商务数据分析与应用 课件 9.1商务数据分析的价值（客户分析实战）

客户分析实战项目九：0108商务数据分析客户分析是企业在竞争中保持优势的关键工具。通过客户分析，可以深入了解客户行为、需求和偏好，为企业制定精准的营销策略和提升客户体验提供数据支持。客户分析不仅能帮助企业识别高价值客户，优化资源分配，还能帮助企业深入挖掘客户潜在需求，增强客户满意度和忠诚度。随着数据技术的快速发展，客户分析的精细化程度逐步提高，使企业能够更高效地与客户互动，构建长期的客户关系。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.理解客户分析的价值2.了解客户分析的常用方法3.掌握RFM模型和四分图模型知识目标能力目标素养目标1.能够运用RFM模型分析客户价值2.能够运用熵值法评估企业竞争力1.培养学生有主有次、抓住重点的处事原则2.培养学生全面性和严谨性的科学思维02任务一基于RFM模型的客户价值分析任务1.1RFM模型介绍及应用1.RFM模型基本思想RFM模型的应用主要是为了帮助企业对用户进行分层，并根据分层结果采取相应的营销策略，以达到提升用户的粘性和用户的价值的目的。RFM模型是给予一定时间周期对用户的消费行为进行计算获得的结果，选取的指标主要为最近一次购物时间与取数时间的差异（R），该指标是逆向指标，越高越不好；F为指定周期内购物频次，该指标越大，说明用户与企业的互动越频繁；M为指定周期内的消费总金额，该指标越高，说明用户贡献度越高。RFM将每个指标分为2类，最终23共将用户分为8种。RFM模型最重要的价值是对不同标签的用户采取不同的策略。具体见表9-1。表9-1RFM模型及其策略任务1.1RFM模型介绍及应用2.RFM模型基本步骤（1）数据准备首先准备一份包含客户购买记录的数据集，其中包含客户的姓名、购买时间、购买商品、购买金额等信息。（2）数据处理数据清洗：对数据进行清洗，去除无效和异常的数据。数据转换：将购买时间转换为最近一次购买时间，并计算每个客户的R值（最近一次购买时间距今的天数）。数据分组：按购买频率和金额对客户进行分组，并计算每个组的客户数量和总购买金额。（3）RFM分析RFM模型的重要步骤是计算R、F、M的均值，并将均值与每个用户的R、F、M3个指标进行对比，从而判断每个用户在以上3个指标上的标签，从而对用户进行分层，分为8类用户，并针对每类用户的特征，采取不同的运营策略，提升用户价值。①R值分析：通过R值可以了解客户的活跃度和流失情况。一般来说，R值越小，客户的活跃度越高，价值也越高。可以将客户分为高R值组、中R值组和低R值组，并比较他们的购买金额和数量。②F值分析：通过F值可以了解客户的忠诚度和消费习惯。一般来说，F值越高，客户的忠诚度越高。可以将客户分为高F值组、中F值组和低F值组并比较他们的购买金额和数量。③M值分析：通过M值可以了解客户消费能力和对企业的贡献。一般来说M值越高，客户的贡献越大。可以将客户分为高M值组、中M值组和低M值组并比较他们的购买金额和数量。（4）客户细分根据RFM模型的分析结果，将客户分为不同的价值等级和细分群体，例如高价值客户、中价值客户、低价值客户等。针对不同价值的客户制定不同的营销策略，实现精细化运营。（5）营销策略制定根据客户细分的结果，制定不同的营销策略，例如针对高价值客户加强维护和提升忠诚度，针对低价值客户开展促销活动提高购买频率和金额等。同时，根据客户的R值、F值和M值的趋势变化，及时调整营销策略。（6）效果评估最后对营销策略实施的效果进行评估，比较不同策略投入产出比，不断优化和改进策略。任务1.2案例分析——某超市客户价值分析1.用excel为客户进行类别标签设置本案例以XX超市近3个月的销售订单为基础研究用户价值。对每个用户打上标签。第一步，利用Excel透视表功能计算每个客户的消费金额(M)，订单数(F)和最后购物日期，并利用Vlookup函数，将以上3个数值关联（见表9-2）表9-2计算M与F任务1.2案例分析——某超市客户价值分析第二步，计算最后一次购物日期距离2022.12.31日的日期差(R)（见表9-3）表9-3计算R第三步，利用average函数计算R、F、M三个指标的均值（见表9-4）表9-4计算RFM任务1.2案例分析——某超市客户价值分析第四步，以均值为分界线，对R、F、M3个指标打标签，其中F、M两个指标大于均值，记为1,否则记为0，F大于均值记为0，否则记为1(见表9-5)。表9-5设置RFM的标签第五步，根据第四步的结果，对每个用户打上RFM标签，形成用户RFM明细（见表9-6）。表9-6用户分类任务1.2案例分析——某超市客户价值分析2.用Wyn制图第一步，导入数据。将整理好的波特五力模型相关数据导入Wyn。具体操作：在“文档门户”页面点击“+”创建文档，点击“数据源”（图9-1），选择“文件型数据源-EXCEL”（图9-2），输入文件名称（自定义即可），数据源选择本地文件（图9-3），找到文件路径上传，点击“下一步”，选择导入的sheet名字（图9-4），点击“下一步”，点击“创建”，建立RFM用户明细数据集。图9-1导入数据步骤1图9-2导入数据步骤2图9-3导入数据步骤3图9-4导入数据步骤4任务1.2案例分析——某超市客户价值分析第二步，创建RFM仪表板。准备数据：在“文档门户”页面点击左侧菜单栏中的【仪表板-准备数据】（图9-5）选择【数据集-原生数据查询】（图9-6）选择数据集，并输入对应的SQL语句“select*fromRFM用户明细”，点击【校验】，确定数据可以被准确的找到（图9-7），点击左上角的【保存】按钮，在弹出的对话框中输入数据名称并保存（图9-8）。图9-7创建仪表板步骤1图9-8创建仪表板步骤2图9-9创建仪表板步骤3图9-10创建仪表板步骤4任务1.2案例分析——某超市客户价值分析创建仪表板，制作基于RFM用户明细的仪表板在“文档门户”页面点击左侧菜单栏中的【仪表板】，选择【空白仪表板】（图9-11），在左侧【组件】中柱状图（图9-12）并拖入画布中，在右侧【数据绑定】，选择前面备好的数据集（图9-13）分别将对应的字段“RFM标签”、“用户数”拖入到分类、数值（图9-14）。图9-11创建仪表板步骤5图9-12创建仪表板步骤6图9-13创建仪表板步骤7图9-14创建仪表板步骤8任务1.2案例分析——某超市客户价值分析按照同样的方法，创建RFM各类用户占比图,对仪表板标题、字号等进行设置（图9-15）。图9-15创建RFM用户占比图客户分析实战项目九：0108商务数据分析客户分析是企业在竞争