跨境電商數(shù)據(jù)分析 課件 第6章 客戶數(shù)據(jù)分析

第6章客戶數(shù)據(jù)分析客戶數(shù)據(jù)6.1客戶畫像概述6.2客戶地域分布分析6.4客戶生命周期分析6.3流失客戶分析6.1客戶畫像概述1、客戶價值指標客戶的價值通常由三部分組成：歷史價值（過去的消費）、潛在價值（主要從用戶行為方面考慮，RFM模型為主要衡量依據(jù)）、附加值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。6.1客戶畫像概述1、客戶價值指標客戶價值指標分為總體客戶指標、新客戶價值指標和老客戶價值指標。(1)總體客戶指標主要從訪問人數(shù)、獲客成本、成交轉化率等指標進行衡量。(2)新客戶指標主要從新客戶數(shù)量、獲客成本和客單價等指標進行衡量。(3)老客戶指標主要從老客戶數(shù)量、消費頻率、最后一次消費時間、消費金額以及復購率等指標進行衡量。6.1客戶畫像概述2、客戶畫像概念客戶畫像作為一種勾畫目標客戶群體、聯(lián)系客戶訴求與設計方向的有效工具，在各領域得到了廣泛的應用。在實際操作的過程中，客戶畫像用最為淺顯和貼近生活的話語將客戶的屬性、行為與期待的數(shù)據(jù)轉化聯(lián)結起來。作為實際客戶的虛擬代表，客戶畫像所形成的客戶角色并不是脫離產品和市場所構建的，需要有代表性，能代表產品的主要受眾和目標群體。6.1客戶畫像概述3、客戶畫像作用客戶畫像在電商行業(yè)中的作用主要包括以下三個方面。(1)精準營銷：精準營銷依托現(xiàn)代信息技術手段，在精準定位的基礎上建立個性化的顧客溝通服務體系，最終實現(xiàn)可度量的、低成本的營銷之路。(2)客戶研究：客戶研究是根據(jù)大量的用戶行為數(shù)據(jù)，進行行業(yè)或人群現(xiàn)象的描述。(3)業(yè)務決策：業(yè)務決策是根據(jù)客戶的數(shù)據(jù)挖掘出一些有用的規(guī)律進行決策。6.1客戶畫像概述4、客戶畫像構建流程1．確立目標與畫像維度2．確立調研方法3．制定計劃與數(shù)據(jù)收集4．分析資料，角色聚類5．綜合特征，產出畫像6．結合產品，畫像落地6.2客戶地域分析據(jù)統(tǒng)計，獲得一個新客戶的成本在100-1000元。獲得一個老客戶的成本不到10元。因此，電商企業(yè)開始重視客戶分析，研究如何降低拉新成本，提高老客戶的回購率。6.2客戶地域分析以速賣通的生意參謀中的訂單報表為例，通過已有的數(shù)據(jù)表分析不同國家買家的購買力、買家會員數(shù)以及平均客單價等信息，并根據(jù)會員規(guī)模指標制作地域分布四象限，對不同客戶定制個性化營銷方案。6.1數(shù)據(jù)加載與清洗1、訂單報表數(shù)據(jù)加載(1)選擇“獲取數(shù)據(jù)”→“Excel”命令。在導航器菜單中，選擇“訂單報表”，并點擊“轉換數(shù)據(jù)”，添加訂單報表數(shù)據(jù)。6.1數(shù)據(jù)加載與清洗1、訂單報表數(shù)據(jù)加載(2)檢查每個字段的數(shù)據(jù)格式是否正確，刪除全部是空白或NULL的數(shù)據(jù)列。6.2客戶地域分布分析2、地域信息提取(1)在編輯查詢視圖下，選擇訂單報表中的收貨地址列，選擇“主頁”→“拆分列”→“按分隔符”命令。6.2客戶地域分布分析2、地域信息提取(2)觀察收貨地址中的地址劃分規(guī)則，發(fā)現(xiàn)頓號作為地址劃分分隔符。設置選擇或輸入分隔符屬性為“、”，拆分位置為“每次出現(xiàn)分隔符時”，拆分為“列”，要拆分為的列數(shù)為“4”，點擊“確定”按鈕。6.2客戶地域分布分析2、地域信息提取(3)依次將被拆分的4個列名重命名為“地址”、“城市”、“州/省”和“國家”。篩選國家字段中NULL數(shù)據(jù)。點擊“關閉并應用”按鈕。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析地域客戶信息統(tǒng)計主要以不同國家或州/省為統(tǒng)計單位，統(tǒng)計買家訂單金額、買家會員數(shù)以及人均客單價信息。這些信息在不同地域營銷方案中將起到非常重要的作用。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析度量值用于一些最常見的數(shù)據(jù)分析。簡單匯總的度量值（如總和、平均值、最小值、最大值和計數(shù)）可以通過“字段”框進行設置。度量值的計算結果也會隨著與報表的交互而改變，以便進行快速和動態(tài)的臨時數(shù)據(jù)瀏覽。在創(chuàng)建度量值時，將使用數(shù)據(jù)分析表達式（DAX）公式語言。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析SUM函數(shù)用于對字段進行求和。買家訂單金額總數(shù)為指定區(qū)域訂單金額的總數(shù)，因此，買家訂單金額總數(shù)=SUM('訂單報表'[訂單金額])。VALUES函數(shù)用于返回不重復值的列表。使用VALUES函數(shù)返回指定區(qū)域唯一的會員列表，買家會員列表=VALUES('訂單報表'[買家名稱])。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析COUNTROWS函數(shù)用于統(tǒng)計表中的行數(shù)。統(tǒng)計VALUES函數(shù)返回指定區(qū)域唯一的會員列表的行數(shù)，獲得指定區(qū)域的會員數(shù)量。買家會員數(shù)量=COUNTROWS(買家會員列表)=COUNTROWS(VALUES('訂單報表'[買家名稱]))。人均客單價為買家訂單金額總數(shù)除以買家會員數(shù)量。人均客單價=買家訂單金額總數(shù)/買家會員數(shù)量=SUM('訂單報表'[訂單金額])/COUNTROWS(VALUES('訂單報表'[買家名稱]))。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析(1)將訂單報表中的訂單狀態(tài)字段拖放到頁面級篩選器上，將“等待買家付款”和“訂單關閉”兩項過濾。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析(2)添加表格對象，表格值設置為國家字段、訂單金額字段和買家名稱字段，將買家名稱字段設置為“計數(shù)(非重復)”。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析(3)選擇“建?！薄靶陆ǘ攘恐怠泵?，在公式文本框中，輸入公式“人均客單價=SUM(‘訂單報表’[訂單金額])/COUNTROWS(VALUES(‘訂單報表’[買家名稱]))”。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析(4)選中表格對象，勾選訂單報表中的人均客單價字段，將其添加到表格對象中。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析(5)將表格對象按訂單金額（銷售業(yè)績）字段進行排序，查看銷售業(yè)績排名前五的國家?？梢葬槍@五個國家加大廣告投入或優(yōu)化廣告投放策略。6.2客戶地域分布分析3、地域客戶信息分析(6)將表格對象按人均客單價字段進行排序，查看人均客單價排名情況，以此制定詳細的銷售推廣策略。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限以會員數(shù)為會員規(guī)模指標，按地域對四象限進行定義。其中包括低規(guī)模高客單、高規(guī)模高客單、低規(guī)模低客單、高規(guī)模低客單。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限(1)選擇“主頁”→“從AppSource”命令，在PowerBI視覺對象窗口中，搜索“quadrant”，添加四象限圖對象。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限(2)插入QuadrantChartbyMAQSoftware對象，設置XAxis參數(shù)為“買家名稱”，設置該字段統(tǒng)計方式為“計數(shù)(非重復)”，YAxis參數(shù)為“人均客單價”，RadialAxis參數(shù)為“訂單金額”，LegendAxis參數(shù)為“國家”。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限(3)修改四象限對象屬性，XAxis屬性的TitleText為“會員人數(shù)”，YAxis屬性的TitleText為“人均客單價”。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限(4)根據(jù)數(shù)據(jù)分布情況，修改X-Axis屬性中Start為“0”，End為“30”。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限(5)根據(jù)四象限分布，修改四象限Quadrant1-4的名稱分別為“高規(guī)模高客單”、“低規(guī)模高客單”、“低規(guī)模低客單”和“高規(guī)模低客單”。6.2客戶地域分布分析4、地域分布四象限針對不同象限區(qū)域，可以采取如下營銷策略：(1)高規(guī)模高客單：重點維護區(qū)域，保持市場投入和營銷策略，考慮加大投入。(2)高規(guī)模低客單：嘗試組合優(yōu)惠套餐，提高關聯(lián)銷售，提高客單價。(3)低規(guī)模高客單：廣告投放不到位或市場營銷不準，考慮適當加大市場投入，刺激會員規(guī)模增長。(4)低規(guī)模低客單：企業(yè)規(guī)模允許情況下考慮開展調研工作，研究市場的拓展方案，否則可以選擇放棄。6.3流失客戶分析流失客戶分析主要針對交易關閉所造成的流失客戶數(shù)以及流失金額進行統(tǒng)計分析。6.3流失客戶分析1、流失金額統(tǒng)計(1)創(chuàng)建表格對象，在訂單報表中，勾選國家字段、訂單金額字段和買家名稱字段，設置買家會員名字段為“計數(shù)(非重復)”。6.3流失客戶分析1、流失金額統(tǒng)計(2)將訂單狀態(tài)字段拖放至視覺對象篩選器中，篩選“交易關閉”的訂單。將表對象按訂單金額進行逆序排序。6.3流失客戶分析2、訂單付款間隔分析在PowerBI中可以使用DATEDIFF函數(shù)計算兩個日期的指定單位間隔。DATEDIFF函數(shù)表達式為DATEDIFF(起始時間，結束時間，時間單位)。訂單付款間隔=DATEDIFF([下單時間]，[付款時間]，HOUR)。6.3流失客戶分析2、訂單付款間隔分析計算列使用數(shù)據(jù)分析表達式（DAX）公式來定義列值，包括不同列中的文本組合、其他數(shù)值列計算等操作。計算列中的DAX公式屬于行上下文公式，計算列中每行的運算都是根據(jù)每行的數(shù)據(jù)決定的。在表中新建列相當于給原始數(shù)據(jù)加了新列，這些列會占用內存空間。新建度量值在模型級別，不屬于任何一個數(shù)據(jù)表，新建列在表級別，隸屬于具體數(shù)據(jù)表。6.3流失客戶分析2、訂單付款間隔分析(1)選擇“建?！薄靶陆小泵?，輸入公式“訂單付款間隔=DATEDIFF([下單時間]，[付款時間]，HOUR)”。6.3流失客戶分析2、訂單付款間隔分析(2)添加表格對象，在“值”中添加訂單報表的訂單付款間隔和買家名稱字段。設置訂單付款間隔字段統(tǒng)計方式為“不匯總”。買家名稱字段統(tǒng)計方式為“計數(shù)”。6.3流失客戶分析2、訂單付款間隔分析(3)將訂單狀態(tài)字段拖放到視覺對象篩選器上，將“訂單關閉”兩項進行過濾，將表中對象按照訂單付款間隔字段進行排序。6.3流失客戶分析2、訂單付款間隔分析從下單時間間隔來看，1小時內下單的訂單付款率最高，超過1小時訂單就容易流失。因此，賣家可以設置催單機制，在1小時內通過有效方式對客戶進行催單。6.4客戶生命周期分析客戶生命周期是指計算每個客戶最近消費的時間間隔，根據(jù)客戶最近消費的時間間隔比例，確定客戶生命周期，通過研究客戶生命周期制定客戶回訪方案。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析List.FirstN函數(shù)用于取出前N行，返回一個新列表。由于訂單報表數(shù)據(jù)本身按照時間逆序排序，因此聚合成List后也是按照時間逆序排序。因此，最近兩次交易時間=List.FirstN(交易列表,2)。List.Count函數(shù)用于計算列表中的元素個數(shù)。因此，列表數(shù)量=List.Count([最近兩次交易時間])。通過列表數(shù)量可以篩選出在該店鋪具有兩次及以上消費記錄的客戶。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析Number.Round函數(shù)用于進行四舍五入操作。Duration.Days函數(shù)用于返回日期天數(shù)。List.Max函數(shù)用于計算列表中的最大值。List.Min函數(shù)用戶計算列表中的最小值。因此，最近消費時間間隔=Number.Round(Duration.Days(List.Max([最近兩次交易時間])-List.Min([最近兩次交易時間])))6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(1)進入訂單報表的編輯查詢狀態(tài)，復制訂單報表，在復制的報表中只保留買家名稱字段和訂單時間字段，修改“訂單報表(2)”為“生命周期表”。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(2)選擇“主頁”→“分組依據(jù)”命令，選擇“基本”，將分組依據(jù)設置為“買家名稱”，點擊“確定”按鈕。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(3)修改公式欄中的函數(shù)，將Table.RowCount(_)修改為“[#"付款時間"]”，Int64.Type修改為“typelist”，點擊左側的√，將每個會員在店鋪消費時間存儲在列表list中。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(4)選擇“添加列”→“自定義列”命令，設置列名為“最近兩次交易時間”，輸入公式為“=List.FirstN([計數(shù)]，2)”，點擊“確定”按鈕。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(5)選擇“添加列”→“自定義列”命令，設置列名為“列表數(shù)量”，輸入公式為“=List.Count([最近兩次交易時間])”，點擊“確定”按鈕。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(6)過濾列表數(shù)量中為“1”的行，只保留至少成交過2次的買家。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(7)選擇“添加列”→“自定義列”命令，設置列名為“最近消費時間間隔”，輸入公式為“=Number.Round(Duration.Days(List.Max([最近兩次交易時間])-List.Min([最近兩次交易時間])))”，點擊“確定”按鈕。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析(8)選擇“主頁”→“分組依據(jù)”命令，在分組依據(jù)對話框中，設置“基本”，分組依據(jù)為“最近消費時間間隔”，點擊“確定”按鈕。設置最近消費時間間隔字段類型為“整數(shù)”。對最近消費時間間隔進行升序排序。6.4客戶生命周期分析1、客戶消費時間間隔分析通過客戶消費時間間隔分析，查看多次購買客戶的消費時間間隔和消費習慣，分析客戶行為，制定個性化的營銷策略和方案。6.4客戶生命周期分析2、消費間隔累計占比分析消費間隔累計占比分析是指得出累計最近消費次數(shù)與全部消費次數(shù)的比例，通過比例趨勢圖分析消費者消費行為。累計占比=累計最近消費次數(shù)/全部消費次數(shù)。6.4客戶生命周期分析2、消費間隔累計占比分析EARLIER函數(shù)用于計算列，并返回獲取當前行上下文。因此，當前“最近消費時間間隔”遍歷值=EARLIER('生命周期表'[最近消費時間間隔])。大于等于所在行的“最近消費時間間隔”的列表=EARLIER('生命周期表'[最近消費時間間隔])>='生命周期表'[最近消費時間間隔])。6.4客戶生命周期分析2、消費間隔累計占比分析FILTER函數(shù)用于返回已篩選的表。因此，滿足大于當前所在行的“最近消費時間間隔”的表格=FILTER('生命周期表'，EARLIER('生命周期表'[最近消費時間間隔])>='生命周期表'[最近消費時間間隔])。SUMX函數(shù)用于返回每一行計算的表達式的和。因此，累計最近消費次數(shù)=SUMX(滿足大于當前所在行的“最近消費時間間隔”的表格，'生命周期表'[計數(shù)])=SUMX(FILTER('生命周期表'，EARLIER('生命周期表'[最近消費時間間隔])>='生命周期表'[最近消費時間間隔])，'生命周期表'[計數(shù)])