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客戶數(shù)據(jù)分析模型（客戶數(shù)據(jù)分析模型包括）

發(fā)布時間：2023-03-26 05:14:12 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 279 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于客戶數(shù)據(jù)分析模型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、客戶數(shù)據(jù)中臺有什么作用？
2、常用的數(shù)據(jù)分析方法是什么?
3、怎樣進行客戶分析？
4、用戶體系搭建（二）——如何用RFM劃定用戶層級

客戶數(shù)據(jù)分析模型（客戶數(shù)據(jù)分析模型包括）

一、客戶數(shù)據(jù)中臺有什么作用？

客戶數(shù)據(jù)中臺（Customer Data Platform，簡稱CDP）指的就是跨平臺收集和整合客戶數(shù)據(jù)的公共數(shù)據(jù)平臺，CDP可以收集實時數(shù)據(jù)，并且將其構建成單獨的，集中的客戶檔案。其目標是匯集所有客戶數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)存儲在統(tǒng)一的、可多部門訪問的數(shù)據(jù)平臺中，讓企業(yè)各個部門都可以輕松使用。

作用：

1、統(tǒng)一客戶數(shù)據(jù)，統(tǒng)一客戶身份

為了了解用戶，對用戶進行精細化運營，需要對用戶數(shù)據(jù)采集與沉淀，CDP客戶數(shù)據(jù)平臺能夠采集企業(yè)內外部多渠道多平臺的數(shù)據(jù)源，包括廣告投放、 CRM、客服系統(tǒng)、網(wǎng)站、微信、App等。

2、多場景的客群分析，深度洞察客戶

針對不同的運營階段和業(yè)務場景，CDP可以提供不同的客戶行為數(shù)據(jù)分析模型，對目標人群或全量客戶的留存情況/參與度進行洞察，及時發(fā)現(xiàn)影響客戶增長的關鍵因素，指導市場決策、產(chǎn)品改進、促進用戶轉化等。

3、賦能客戶運營，解決數(shù)據(jù)在業(yè)務中應用不足

企業(yè)內部應用系統(tǒng)、營銷工具、前端觸點之間連接力弱，大都垂直獨立，數(shù)據(jù)應用難，無法形成運營閉環(huán)。CDP是獲取、管理和應用企業(yè)全域客戶數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，賦予企業(yè)深度應用全渠道數(shù)據(jù)的能力，是承載全鏈路和全生命周期的客戶經(jīng)營基礎。

二、常用的數(shù)據(jù)分析方法是什么?

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預測型分析

預測型分析主要用于進行預測。事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數(shù)據(jù)價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

三、怎樣進行客戶分析？

客戶是企業(yè)賴以生存和發(fā)展的基石，企業(yè)只有充分了解自己的客戶，才能制定對應的營銷策略，提高轉化率，實現(xiàn)客戶滿意。

客戶的對于產(chǎn)品的響應度可以被用于指導企業(yè)的銷售策略；而他們的意見和建議則可以為企業(yè)改進自身的產(chǎn)品和服務提供支持。對現(xiàn)有的客戶進行分析，不僅可以挖掘更多潛在的銷售機會，還可以改進服務方式，做好客戶維系工作，為開發(fā)新客戶做準備。

那么，企業(yè)應該怎樣分析自己的客戶，更好地做決策呢？這時候就可以借助CRM系統(tǒng)了，通過簡信CRM系統(tǒng)，可以從以下幾個方面對客戶進行分析，從而幫助企業(yè)作出科學性的決策。

1、客戶基本信息分析

簡信CRM的客戶管理板塊對客戶的分析是多維度的，包括姓名、性別、年齡、聯(lián)系方式、地址、職業(yè)、客戶編號等基本信息（靜態(tài)信息），此外，企業(yè)還可以根據(jù)自身需求添加自定義字段，在開發(fā)以及維護的過程中不斷完善客戶資料，可以讓企業(yè)形成對客戶的基本認識，有利于日后的維護。

2、客戶行為分析

除了基本信息之外，簡信CRM還可以記錄客戶的動態(tài)信息，如：咨詢記錄、溝通記錄、消費記錄、售后記錄等，企業(yè)可以根據(jù)客戶的咨詢和溝通記錄了解到其最關注的問題，在售前就做好針對性的服務，有效促單。此外，對于客戶的購買情況（購買時間、購買的產(chǎn)品）進行分析，可以得出其對某個產(chǎn)品的偏好和其購買周期，從而為其提供針對性的產(chǎn)品推薦，定期做好客戶關系的維護。

3、客戶流失分析

無論是什么類型的企業(yè)，其開發(fā)一個新客戶的成本都要遠遠大于維護一個老客戶的成本，所以，維護老客戶就變得越來越重要。為了防止老客戶流失，企業(yè)必須對客戶進行流失分析預測，并及時布局好解決的方案。

對于新客戶的流失和老顧客的流失都可以形成數(shù)據(jù)報表，了解用戶是在哪個環(huán)節(jié)流失的，其流失的原因是什么，從而安排相關部門進行針對性的調整，做好防護措施。

4、分類模型

簡信CRM擁有強大的數(shù)據(jù)分析功能，企業(yè)可以根據(jù)需要提取分類模型，根據(jù)模型數(shù)據(jù)得出各個變量之間的關系。通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以得出其產(chǎn)品的淡季和旺季、產(chǎn)品在哪個地區(qū)的銷量最好、產(chǎn)品的主要購買人群具有什么顯著特征等，對這些統(tǒng)計結果進行二次分析，得出出現(xiàn)這些結果的原因，并且具有針對性地調整營銷方案。

簡信CRM可以幫助企業(yè)在最短的時間內，以最便捷的方式對客戶行為進行分析。企業(yè)可以根據(jù)分析結果得出客戶畫像，還可以根據(jù)結果導向制定和調整下一步的產(chǎn)品計劃和營銷方案等，讓一切活動都圍繞客戶而展開，大大提升客戶的轉化率和重復購買率，避免客戶流失。所以說，利用簡信CRM對客戶行為進行分析十分必要。

四、用戶體系搭建（二）——如何用RFM劃定用戶層級

RFM是很傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型，幾乎所有文章都會提到它，然而市面上RFM模型很多只是講解了如何通過RFM解決和劃定用戶群體，但是很少有詳細說明RFM模型的計算方式，本文講解RFM模型的含義及應用以及如何使用SPSS計算RFM模型。

1、RFM模型概述

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關系管理的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該機械模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標來描述該客戶的價值狀況。（摘自百度百科）

以上是百度百科對RFM模型的描述，說的比較復雜，簡單的來講RFM是通過統(tǒng)計用戶最近購買時間（R），購買的次數(shù)（F），購買的金額（M）這三個維度來描述用戶在群體中的位置。對于這三個維度的描述具體如下：

基于這三個維度，將每個維度分為高低兩種情況，我們構建出了一個三維的坐標系。

通過圖表很直觀的發(fā)現(xiàn)，我們把客戶分為了2的三次方也就是8個群體。

2、RFM模型取數(shù)方法

根據(jù)RFM模型的定義，我們可以很容易的推導出，RFM模型的數(shù)據(jù)取數(shù)內容主要包括三個字段即：最近購買時間、最近購買次數(shù)、消費金額。但是在實際工作中也會有問題是我們要計算每個用戶的購買時間、購買次數(shù)費事費力，所以一般也可以通過統(tǒng)計訂單來進行計算。

當我們通過訂單進行統(tǒng)計時需要包含以下字段

當我們準備好以上數(shù)據(jù)時就可以開始準備計算RFM模型

考慮不少人不是很了解SPSS，下面也將包含一些SPSS基礎功能的講解

1、設置度量標準

SPSS分為數(shù)據(jù)視圖和變量視圖，在開始前需要在變量視圖中設置數(shù)據(jù)類型

SPSS中數(shù)據(jù)類型包括度量、名義、序號，

2、設置變量類型及寬度

變量類型是定義該變量是何種類，點擊類型彈出變量類型選擇彈窗

寬度定義變量的展示位數(shù)，對于Order_id、User_id等需要注意變量長度，讓這兩個字段完全展示。

另外對于，Create_time這一字段應選用日期這一類型并選擇yyyy:mm:dd

我們可以直接將excel里的數(shù)據(jù)直接復制過來。

4、選擇分析模型分析