数据采集与处理 课件 任务3 客户分析

项目七商务数据分析与应用任务3客户分析一、客户分析客户是企业生存和发展的基石。只有充分了解客户，企业才能制定相应的营销策略，提高转化率并达到客户满意度。客户分析就是根据各种关于客户的信息和数据来了解客户需要，分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划。客户分析有利于帮助企业更好地认识现实客户，挖掘潜在客户。（一）客户需求分析二、客户分析内容需求是指人们在某一特定的时期内在各种可能的价格下愿意并且能够购买某个具体商品的需要。随着卖方市场向买方市场转化，企业经营理念发生转变，“以客户为中心”的经营理念逐渐被商家接受和重视，客户个性化的需求越来越受到商家的关注。通过对客户个性化需求分析，精准洞悉客户的不同需求，从而采取针对性的营销策略，提高经济效益。（二）客户特征分析二、客户分析内容由于消费者所处环境不同，受文化、个性、性格、能力、年龄、地域、兴趣、购买力等因素影响，具有不同的特征。如德国心理学家斯普兰格(E.Spranger,1928)依据人类社会文化生活的六种形态,将人划分为六种性格类型（表7-3-1）。客户特征分析就是商家通过客户的历史消费数据来了解客户的购买行为习惯、客户对产品的反应、客户的反馈意见等。通过对客户特征分析，进行市场细分，针对不同特征类型的客户采取不同的营销策略。（三）客户行为分析二、客户分析内容利用客户数据信息，商家可以了解客户的购买行为，通过对客户行为的分析可以了解客户的真正需求。客户行为分析主要对客户购买行为、购买动机、购买趋势、购买喜好、产品喜好、购买渠道、购买评价等方面进行分析。（四）客户价值评估二、客户分析内容客户价值即客户对企业的价值贡献。由于不同的客户对企业的价值贡献不同，鉴于企业资源的有限性，企业有必要区分客户价值并提供相匹配的差异化营销策略。一般而言，企业会从以下维度对客户进行价值分析：显性的经济效益（销售额，毛利或利润等）、社会效益（如品牌、市场影响力等），隐性的潜在效益（如渠道护张、行业扩张、领域扩张、新品推广）等。因此，企业需要根据其所关注的维度来评价客户的价值。（五）客户营销分析二、客户分析内容分析客户对产品、价格、促销、分销等营销要素的反应，了解客户的购买需过度和购买动机，针对性采取相应的营销策略，提高营销效果，有助于企业制订更为合理的营销策略。三、客户分析指标客户分析指标有利于商家进一步了解客户的得失率和客户的动态信息。主要包括以下几个指标：有价值的客户数、活跃客户数、客户活跃率、客户回购率、客户留存率、平均购买次数、客户流失率。三、客户分析指标1.有价值的客户数客户包括忠诚客户、潜在客户、边缘客户和流失客户。忠诚客户是最重要的客户资源，具有消费金额、频率高，信用度以及忠诚度高，对质量问题承受力强等特点。对他们进行长期维持是客户关系管理工作中的重中之重。这类客户对企业的信任度是非常关键的，他们会因为长期的信任而建立与价格因素无关的心理特征，也就是价格敏感度低。三、客户分析指标2.活跃客户数客户的活跃度对企业是非常重要的，一旦客户的活跃度下降，就意味着客户的离开或流失，活跃客户数一般是指在一定时期（30天、60天等）内，有消费行为或登录行为的客户数量。三、客户分析指标3.客户活跃率客户活跃率是某一时间段内活跃用户在总客户数量的比重，根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等。

三、客户分析指标4.客户回购率客户回购率即复购率或重复购买率，是指客户对该品牌产品或服务的重复购买次数。客户回购率越高，反映出客户对品牌的忠诚度越高，反之则越低。

三、客户分析指标5.客户留存率客户留存率是指某一时间节点的全体客户在某特定的时间周期内消费过的客户比率，亦即是指一段时间内回访客户数占新增客户数的比率。

三、客户分析指标6.平均购买次数平均购买次数是指在某个时期内每个客户平均购买的次数。

三、客户分析指标7.客户流失率客户流失率，是指客户的流失数量与全部消费产品或服务客户的数量的比例。它是客户流失定量的表述，是判断客户流失的主要指标，直接反映了企业经营与管理的现状。

（一）RFM模型四、客户分析模型1.RFM模型理论RFM模型是常用的一种客户细分方法。企业通过客户购买行为中的最近一次购买R、购买频率F、购买金额M三个数据了解客户的层次和结构、客户的质量和价值及客户流失的原因，从而为制定营销策略提供支持。（一）RFM模型四、客户分析模型R（Recency）：最近一次消费的时间间隔，即客户最近一次与企业产生交易的时间间隔，一般以天为单位。R值越大，即客户与企业产生交易行为的周期越长，客户活跃度低，客户越容易流失。反之，客户与企业交易行为周期短，客户处于活跃状态。F（Frequency）：消费总频次，即客户在一定时期范围内产生交易的累计频次。F值越大，即客户与企业交易越频繁，客户与企业合作粘性强，忠诚度高。反之，客户与企业合作粘性差，忠诚度低。M（Monetary）：消费总金额，即客户在一定时期范围内产生交易的总累计金额。M值越大，即客户与企业的交易金额大，表示用户价值越高，反之则表示用户价值越低。（一）RFM模型四、客户分析模型RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具。该模型通过客户在一定时间范围内的近期购买行为、购买总频率和购买总金额3项指标来描述该客户的价值状况。（一）RFM模型四、客户分析模型在R、F、M三个制约条件下，将M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户"和”流失客户“，基于此，分8种不同的客户类型（见表7-3-2）：2.RFM模型运用四、客户分析模型某电商需要转型进行数据化运营，需要帮助业务部门进行精准营销，为不同的客户定制不同的营销策略，使用客户价值划分模型（RFM）对客户的价值情况进行划分。要得到R、F、M这3个指标，一般需要数据的3个字段:用户ID或者用户名称、消费时间、消费金额，从这3个字段可以计算出R、F、M这3个指标。四、客户分析模型表7-3-3客户原始数据用户ID用户名称最近1次消费时间间隔（R）消费频率（F）消费金额（M）1李ⅹ？天？次？元第1步：计算出RFM值以如下原始数据为例，假设现在是2023年4月30，分析最近30天用的户R、F、M的值。四、客户分析模型第2步：给R、F、M值按价值打分表7-3-7客户RFM值标准四、客户分析模型第2步：给R、F、M值按价值打分用户ID用户名称最近1次消费时间间隔（R）消费频率（F）消费金额（M）R值打分F值打分M值打分1李ⅹ4250002刘ⅹⅹ2101200注意:按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。根据打分规则，在最后3列填上对应的分值四、客户分析模型第2步：给R、F、M值按价值打分用户ID用户名称最近1次消费时间间隔（R）消费频率（F）消费金额（M）R值打分F值打分M值打分1李ⅹ4250004142刘ⅹⅹ2101200532注意:按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。根据打分规则，在最后3列填上对应的分值四、客户分析模型第3步:计算价值平均值分别计算出R值打分、F值打分、M值打分这3列的平均值用户ID用户名称最近1次消费时间间隔（R）消费频率（F）

消费金额（M）R值打分F值打分M值打分1李ⅹ4天2

50004142刘ⅹⅹ2天10

1200532平均值4.5

23四、客户分析模型第4步:用户分类在表格里增加3列，分别用于记录R、F、M3个值是高于平均值还是低于平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为“低”。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为“高”。用户IDR值打分F值打分M值打分R值高低F值高低M值高低1414低低高2532高高低四、客户分析模型然后和用户价值分层表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类别。用户IDR值打分F值打分M值打分R值高低F值高低M值高低用户类型1414低低高重要挽留客户2532高高低一般价值客户四、客户分析模型然后和用户价值分层表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类别。用户IDR值打分F值打分M值打分R值高低F值高低M值高低用户类型1414低低高重要挽留客户2532高高低一般价值客户（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型1.ABC客户价值模型理论众所周知的二八法则（又名“帕雷托法则”），它根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式。企业中80%的收入来自于20%的客户。所以，当企业的用户积累到一定程度后，需要进一步了解哪些是重要的客户，对客户进行重要度的分组。（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型首先设定分类标准和规则（如根据消费金额）进行分类（见表7-3-13）：表7-3-13ABC客户价值模型分类标准（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型A类客户：数量占比少，价值占比大，这类用户位于金字塔顶端，是企业的重点客户，是收入来源的主要对象，所以需要投入更多的营销资源、保持经常性联系、享受最佳的服务；B类客户：也是很重要的客户，但是他们的消费水平可能略低于A类客户，企业需要把这类客户作为管理的重点，想方设法将其转化成A类客户；C类客户：数量占比大但价值占比很小，这类客户往往数量大但贡献的价值较低，因此需视情况而定，要么尽可能减少拜访次数、降低投入成本，要么看是否能通过管理和营销刺激转化为B类客户。（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型ABC分类法对客户分类的步骤:步骤一、确定客户的衡量指标（可以是销售额、利润等）；步骤二、确定指标的统计时长（一般至少为一年）；步骤三、统计每个客户的指标量；步骤四、按指标量对客户进行排序（从高到低排序）；步骤五、计算总销售额；步骤六、计算客户的销售百分比和销售累计百分比；步骤七、确定分类标准（分成ABC三类，一般定位A占75%，B占20%，C占5%或者A占70%，B占20%C，占10%两种选择）；步骤八、分类，分出ABC三类客户。2.

ABC客户价值模型运用（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型例：A企业客户2021年资料如下（表7-3-14）：（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型例：A企业客户2021年资料如下（表7-3-14）：第一步：确定客户的衡量指标：消费金额第二步：确定指标的统计时长：2021年第三步：统计每个客户的指标量，如上图消费金额（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型第四步：按指标量对客户进行排序（一般从高到低排序）（见表7-3-15）（二）ABC客户价值模型四、客户分析模型第五步：计算总销售额（见表7-3-16）四、客户分析模型第六步：计算客户的销售百分比和销售累计百分比（见表7-3-17）四、客户分析模型第七步：确定分类标准（A占70%，B占20%，C占10%）A类累计消费金额占70%，但不超过70%B占20%，累计消费金额达90%（70%+20%