数据分析-客户分析
2022-05-05 11:00:38 2 举报AI智能生成
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客户价值分析、AARRR、RFM、客户价值分析
作者其他创作
大纲/内容
每个企业都处在一定的政治、环境、社会等宏观背景下，又处于行业、地域等中观背景下，而每个企业又有自己独特的个性特征
企业用户
每个人既有生理属性，如性别、年龄，又有社会属性，如消费倾向、风险厌恶等
个人用户
判断依据
DSP广告平台、二维码活动、SEO/SEM、渠道UTM
陌生人
App、网站、H5、小程序
访客
CRM、历史数据、业务数据库、第三方数据
高价值用户
基于行为数据构建用户模型
信用状况、GDP（国民生产总值）、CPI（居民消费指数）、人口、投资规模、进出口
宏观
区域、金融生态、金融渗透率、金融效率、行业
中观
静态信息、动态信息、关联信息
微观
客户信息标签化（企业用户）
在一定的业务和场景下，以价值为导向，通过统计分析、关联、聚类等数据挖掘给用户打上不同标签，并对标签赋予不同权重的过程
客户信息标签化（个人用户）
客户持有产品余额、客户持有产品价值、客户各渠道交易情况、客户静态基础信息、客户标志位信息、客户分层信息
客户信息标签化（金融用户）
客户信息标签化
通过标签圈定想要触达的客户，进行精准的广告投放
精准营销
透过客户行为表象看到客户深层的动机与心理
助力产品
了解行业动态，知道平台运营、把握大方向，也能给相关公司提供细分领域的深入洞察
行业报告与客户研究
客户画像价值
明确用户平台的战略意义，平台建设的目标和预期的效果
战略解读
结合实际需求，规约数据实体和关联关系
建模体系
根据相关性原则对用户、产品、渠道三类数据实体进行数据维度分解和列举
维度分解
针对不同人员（市场、销售、研发）
设计用户画像平台的使用功能和应用流程
应用流程
客户画像四个阶段
把客户行为以可理解的业务定义形式，并基于客户属性和客户特征的组合表达出来
业务特征‘经常拨打交通台热线’定义为统计周期=近1个月消费行为特征=拨打交通台热线电话AND服务偏好特征=‘主叫次数≥3’
业务特征规则
客户标签规则由若干个业务特征所组成，而客户标签规则就是描述该客户标签由哪些业务特征之间所组成的一个关联规则，描述客户标签具有哪些业务特征。
客户标签‘学生’由业务特征‘经常在校园活动’和‘参与校园办卡活动’组成
客户标签规则
客户信息标签规则
标签设计具有行业性，例如偏好购买当季爆款或是时尚款；是否购买低价或打折商品；是否喜欢购买高价商品或限量版
对于打好的标签，根据不同场景进行离散化，或将分类类型的标签拆成多个0/1标签，就可以建模了。比如：聚类，分类、预测、或者关联分析，最终生成的向量维度在数个。
客户信息标签设计
用户画像的颗粒度问题、注意低交叉度、标签的权重、采用强相关信息，忽略若相关信息、将定量的信息归类为定性的信息
客户画像的关注点
客户画像
拉新、促活、留存、变现、传播：获取用户、提高用户活跃度、提高用户留存率、获取收入、自传播
将潜在目标用户转化为我们的产品用户
搜索引擎优化，百度关键词竞价推广
利用开放平台、社交网站的第三方开放接口导入用户
主流媒体发布关于产品的软文，提高茶品曝光度
与其他公司战略合作，取长补短
利用种子用户带来用户
激发用户疯稀缺资源，例如限时购买等
常见推广策略
计费方式：CPC(Cost Per Click) 每点击成本、CPA(Cost Per Action) 每行动成本
有事：流量较大，成本可靠
劣势：作弊风险，质量堪忧
总评：监控成本高，用户质量复杂，但朝精准投放方向发展
搜索引擎，信息流广告（百度竞价，今日头条信息流广告位）
计费方式：CPC(Cost Per Click) 每点击成本、CPA(Cost Per time) 按时间计费
优势：质量较好，短时间带动大量下载，短时间形成曝光，具有话题性和流行性
劣势：应用用户有限，广告展示曝光受限，则效果降低
总评：体验较差，无法持久，媒体投放推广，能够很好滴将产品与用户维系在一起。
媒体推广（微信软文，商业电影）
方式：利用微博、微信、论坛、社区等手段进行推广，包括微博大号营销、草根炒作等手段
优势：推广成本极低，却可以高效传播
劣势：宣传效果较好，但不是最佳的获取用户方式
总评：社交推广对于产品的宣传提供较大的帮助
社交推广（微信推广）
优势：流量置换，效果质量较好
劣势：流量不稳定，维护监控成本较高
总评：精准的置换和资源优化则是此类推广做到最佳的关键。但是现在都面临着用户质量的问题，整体效果大不如前，但仍有小部分效果还不错，可酌情选择这种推广方式
资源置换(微信互推)
水货刷机
iso越狱
刷排名
渠道分析
CPM（Cost Per Mille）每千人成本
CPC(Cost Per Click) 每点击成本
CPA(Cost Per Action) 每行动成本
CPR（Cost Per Response）每回应成本
CPP（Cost Per Purchase）每购买成本
包月方式
PFP（Pay-For-Performance）按业绩收费
指标分析
用户获取
指定时间内登录或启动过
每次启动平均使用时长
每个用户每日的平均启动次数
DAU (Daily Active User)日活跃用户数量
MAU (Monthly Active User)月活跃用户数量
WAU 周活跃用户数量
PCU（Peak concurrent users）最高同时在线玩家数
子主题 8
ACU（Average concurrent users）平均同时在线玩家数
指标
任务系统、等级系统
用户成长体系
利用种子用户入驻，吸引其粉丝的入驻
策划运营活动。包括线下或线上活动，激发用户活跃
采用VIP用户会员制，差异化对待，VIP用户享有特权
提升活跃度
用户活跃度
留存率=登录用户数/新增用户数*100%
次日留存率
第七日留存率
第三十日留存率
用户留存率
定义流失用户，定义流失区间，多少天内不使用
采用用户召回机制，确定用户的核心诉求。通过短信、邮箱、优惠券等方式找回用户
增加产品的尖叫体验。产品在功能、内容或运营机制上产出超过用户预期才会提升产品的留存率
提升留存率
用户留存
LTV，用户给产品贡献的收入价值，使公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和
合理的定价策略，根据产品的性质，采用心理定价、折扣定价、差别定价等策略指定产品的价格
消费模式制定。先试用后消费、VIP用户免费、积分体系等
主要策略
成本价价定价
成本加成定价
边际成本定价
成本 导向定价法
单一定价
差别定价
需求导向定价法
随行业就市定价
投标定价
竞争导向定价法
撇脂定价
渗透定价
组合定价
心理定价
其他定价法
定价方法（拓展）
用户获利
K因子，K=收到邀请的人转化为新用户的数量，每个用户向朋友们发出的邀请数量
分享邀请机制，分享邀请更多的潜在用户，同时给邀请者响应的奖励。
口碑传播，对产品进行创意推广、事件炒作等。形成产品的相关话题，吸引用户的眼球
增加产品的尖叫体验。有了超出用户预期的尖叫点，用户自然会主动传播产品
自传播
客户流失与召回
AARRR
划分会员等级，对核心的重要客户进行‘精确定制，节约营销成本
价值管理
特定场合如节日，生日，制定相关的关怀策略，通过短信息、邮件、电话等方式表达会员的人文关怀
关怀管理
最大可能地与会员接触，拉近距离，增强用户体验，扩大接触度，增强感情
接触管理
会员管理三大角度
历史价值
当前价值
未来价值
影响价值
纵向维度
用户信用评级，退换货情况
信用度
对品牌、平台、企业的忠诚
忠诚度
销售额、销售量、利润额贡献
弹性力
用户潜在、用户波动、用户上行幅度
购买力
横向维度
客户贡献价值
一定时间内多次访问某件商品，可以送出针对这件商品的抵价券，促使客户购买
当单次购买金额超过XX时，送出感谢卡和抵价券
40%客户在首次购买后一个月内复购，5%在一年以后复购
随着每个客户购买次数的增加，客户的平均客单价与平均成交单包含件数都会逐渐提升
购买30元的商品，可以引导购物满50可以...，引导客户多次消费
场景案例
客户价值分析
用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果
用户路径分析
漏斗分析：人为设定一条或若干条漏斗，先有假设再数据验证
路径分析：基于用户的所有行为，去挖掘出若干条重要的用户路径，通过优化界面交互让产品用起来更加流畅和符合用户习惯，产生更多价值；现有数据在验证假设
漏斗模型与路径分析
用户行为分析
R（Recency）表示客户最近一次购买的时间有多远
F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数
M（Monetary）表示客户在最近一段时间内购买的金额
定义
1、RFM模型的建立
消费（Recency）最近一次购买时间：三周以前，一月以前
消费频率（Frequency）一年内购买次数：5次以下，10次以上
消费金额（Monetary）单次消费金额：50以下，500以上
2、数据筛选分组
步骤
RFM模型用户分析
客户分析
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