客戶數據分析《商務數據分析及應用（微課版）》07本章學習目標熟悉客戶數據的內容和價值掌握客戶畫像、客戶生命周期與忠誠度分析的方法熟悉分析客戶價值的常用指標和模型能夠分析客戶畫像并打上客戶標簽能夠分析并挖掘出客戶的價值培養學生綜合使用和處理數據的能力培養學生挖掘數據潛在價值的能力目錄任務一認識客戶數據任務二?分析客戶畫像并打上客戶標簽任務三分析客戶生命周期與忠誠度任務實訓任務四分析與挖掘客戶價值一、客戶數據的內容描述性數據具有一定的穩定性，主要用于描述客戶的基本特征，以告訴企業“客戶是誰”。1．描述性數據行為愛好包括購物時間段、交易時間段、是否熱衷于收藏商品、是否熱衷于加購商品、偏好的商品價位段、偏好的商品顏色、偏好的商品大小等02基本信息包括姓名、性別、出生年月、所在地區、工作類型、職位、收入水平、家庭成員情況等01一、客戶數據的內容交易性數據記錄了客戶的交易行為，可以用來描述客戶的交易信息，以告訴企業“客戶做過什么”。交易性數據沒有描述性數據那樣穩定，會隨著時間迅速變化，主要包括商品的購買記錄、購買頻率、購買數量、購買金額等。2．交易性數據二、客戶數據的價值在“以客戶為中心”的現代商業社會，企業想要在市場中站穩腳跟并不斷發展壯大，應當充分滿足客戶的不同需求。客戶數據是客戶分級的依據客戶數據是企業決策的基礎客戶數據是加強客戶互動的指南客戶數據是改進商品的“良藥”二、客戶數據的價值例如，淘寶網中的店鋪就可以通過千牛賣家中心獲取客戶數據。如果想獲取更加全面的客戶數據，企業可以使用專門的客戶關系管理軟件，即CRM軟件來獲取。這類軟件的功能更加完善和強大，但往往需要付費訂購才能使用。目前市場上的CRM軟件有很多，各自側重的功能也不一樣，圖所示為某CRM軟件的工作界面。目錄任務一認識客戶數據任務二?分析客戶畫像并打上客戶標簽任務三分析客戶生命周期與忠誠度任務實訓任務四分析與挖掘客戶價值一、客戶畫像分析客戶畫像是企業通過收集與分析客戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等各方面信息的數據后，抽象化出來的客戶特征。換句話說，客戶畫像就是企業通過多個維度對客戶特征進行描述后的結果。客戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準的客戶群體，了解客戶的各種需求。一、客戶畫像分析為了分析出較為完整的客戶畫像，小米將客戶的姓名、性別、年齡、所在地、購物次數、下單時間、購物總金額等信息整理到Excel中，下面她將借助Excel的計算、圖表等功能，完成客戶畫像的分析任務，其具體操作如下。打開“客戶畫像.xlsx”文件（配套資源：\素材文件\項目七\客戶畫像.xlsx），在E列前插入1列，并在插入后的D1單元格中輸入“年齡階段”。選擇D2:D61單元格區域，在編輯欄中輸入“=IF(C2<20,"20歲以下",IF(C2<31,"20~30歲","30歲以上"))”，按【Ctrl+Enter】組合鍵返回年齡階段的判斷結果。根據客戶年齡劃分年齡階段一、客戶畫像分析按照相同的思路，在I1單元格中輸入“購物層級”。選擇I2:I61單元格區域，在編輯欄中輸入“=IF(H2<200,”200以下“,IF(H2<401,”200~400“,IF(H2<601,”400~600“,”600以上“)))”，按【Ctrl+Enter】組合鍵返回購物層級的判斷結果。根據購物總金額劃分購物層級以當前所有數據為數據源，在新工作表中創建數據透視表，將“性別”字段添加到“行”列表框，將“客戶姓名”添加到“值”列表框，自動統計出男性客戶和女性客戶的數量。創建數據透視表并添加字段一、客戶畫像分析以當前數據透視表為數據源創建數據透視圖，類型為簇狀柱形圖，為其應用“布局4”布局樣式和“樣式7”圖表樣式，刪除圖例對象，將字體格式設置為“方正蘭亭纖黑簡體，10號”，然后適當調整圖表大小，如圖所示。圖表參考效果將數據透視圖的類型修改為二維餅圖，應用“樣式4”圖表樣式，將字體格式設置為“方正蘭亭纖黑簡體，10號”，刪除圖例，添加數據標簽“類別名稱”“百分比”“顯示引導線”，設置數據標簽的數字類別為“1位小數的百分比”，然后將數據標簽拖曳至數據系列外側，顯示出引導線，如圖所示。客戶性別占比情況一、客戶畫像分析將“性別”字段更改為“年齡階段”字段，將圖表類型更改為簇狀條形圖，應用“樣式5”圖表樣式，將字體格式設置為“方正蘭亭纖黑簡體，10號”，取消選中“類別名稱”復選框，如圖所示。客戶年齡分布情況將“年齡層級”字段更改為“地域”字段，如圖所示。客戶所在地分布情況一、客戶畫像分析將“所在地”字段更改為“購物層級（元）”字段，如圖所示。客戶購物層級分布情況將“購物層級（元）”字段調整為“購物次數（次）”字段，如圖所示。客戶購物次數分布情況一、客戶畫像分析將“購物次數（次）”字段更改為“下單時間（24小時制）”字段，將圖表類型更改為簇狀柱形圖，如圖所示（配套資源：\效果文件\項目七\客戶畫像.xlsx）。客戶下單時間發布情況二、打上客戶標簽客戶畫像需要不同的維度來衡量，每一個維度可以包含多種客戶屬性，而每一種屬性對應不同的屬性值，而這些屬性值也構成了客戶標簽設計的基礎。就小米所在的男裝套裝企業而言，客戶購物偏好便是客戶畫像的一個維度，而購物偏好又包括多種屬性，如價格偏好、物流偏好、風格偏好、領型偏好、衣長偏好等。風格連帽圓領立領翻領V領青春連帽青春圓領青春立領青春翻領青春V領青春休閑連帽休閑圓領休閑立領休閑翻領休閑V領休閑活力連帽活力圓領活力立領活力翻領活力V領活力簡約連帽簡約圓領簡約立領簡約翻領簡約V領簡約復古連帽復古圓領復古立領復古翻領復古V領復古潮流連帽潮流圓領潮流立領潮流翻領潮流V領潮流目錄任務一認識客戶數據任務二?分析客戶畫像并打上客戶標簽任務三分析客戶生命周期與忠誠度任務實訓任務四分析與挖掘客戶價值一、客戶生命周期分析客戶生命周期是對客戶在不同時期表現出來的總體特征的動態描述。分析客戶的生命周期，有助于企業采取合適的營銷策略。一般來說，客戶按生命周期可分為新客戶、活躍客戶、睡眠客戶、流失客戶等。新客戶剛成為會員且至少產生過一次交易行為的客戶01睡眠客戶最后一次在店鋪產生交易行為的時間距離現在已經很久的會員客戶（這里指定為近6個月）03活躍客戶近3個月有過交易行為的會員客戶02流失客戶表示最后一次在店鋪產生交易行為的時間距離現在至少間隔1年的會員客戶04一、客戶生命周期分析小米將重點分析活躍客戶、睡眠客戶和流失客戶，并在分析過程中使用TODAY函數、COUNTIF函數等來計算客戶最近一次產生購物行為至今的時間間隔，根據時間間隔來劃分不同的客戶生命周期，統計各生命周期中客戶數量的占比情況，其具體操作如下。打開“客戶生命周期.xlsx”文件（配套資源：\素材文件\項目七\客戶生命周期.xlsx），選擇I2:I61單元格區域，在編輯欄中輸入“=TODAY()-H2”，按【Ctrl+Enter】組合鍵計算客戶最近一次產生購物行為到今天為止的時間間隔（需將數字類型設置為“常規”）。計算客戶最近一次交易至今的時間間隔一、客戶生命周期分析在K2:K4單元格區域中分別輸入“活躍客戶”“睡眠客戶”“流失客戶”，選擇L2單元格，在編輯欄中輸入“=COUNTIF(I2:I61,"<=90")”，按【Ctrl+Enter】組合鍵統計時間間隔在90天之內的活躍客戶數量，如圖所示。統計活躍客戶的數量按照相同的方法在L3單元格中輸入“=COUNTIF(I2:I61,"<=180")-L2”，統計時間間隔在180天之內的睡眠客戶數量；在L4單元格中輸入“=COUNTIF(I2:I61,">=365")”，統計時間間隔在365天（含）以上的流失客戶數量統計睡眠客戶和流失客戶數量一、客戶生命周期分析以K2:L4單元格區域為數據源創建三維餅圖，為圖表應用“布局4”布局樣式和“樣式8”圖表樣式，將字體格式設置為“方正蘭亭纖黑簡體”，取消字體加粗狀態，適當調整圖表大小，設置數據標簽格式為“類別名稱，百分比，顯示引導線，包含1位小數的百分比”，并拖曳數據標簽顯示出引導線，如圖所示（配套資源：\效果文件\項目七\客戶生命周期.xlsx）。創建并設置三維餅圖二、客戶忠誠度分析客戶忠誠度指的是客戶出于對企業或商品的偏好而產生重復購買行為的程度。影響客戶忠誠度的指標較多，其中購買次數、重復購買率是較為常用的兩個指標。客戶購買行為次數（或交易次數）/客戶樣本數量假設客戶樣本100人，其中50人重復購買，這50人中有35人重復購買1次（即購買2次），有15人重復購買2次（即購買3次），則此時復購率=(35×1+15×2)÷100×100%=65%02重復購買客戶數量/客戶樣本數量假設客戶樣本100人，其中50人重復購買（不考慮重復購買了幾次），則此時重復購買率=50÷100×100%=50%01二、客戶忠誠度分析小米將利用客戶姓名、性別和購物次數這幾個指標，計算男性客戶和女性客戶的重復購買率，進而分析不同性別客戶的忠誠度情況，其具體操作如下。打開“客戶忠誠度.xlsx”文件，在【數據】/【排序和篩選】組中單擊“排序”按鈕，打開“排序”對話框，在“主要關鍵字”下拉列表框中選擇“性別”選項，單擊按鈕，在“次要關鍵字”下拉列表框中選擇“購物次數（次）”選項，在“次序”欄下的下拉列表框中選擇“降序”選項，單擊按鈕。設置排序條件二、客戶忠誠度分析在E2單元格和E3單元格中分別輸入“男性客戶重復購買率”和“女性客戶重復購買率”。選擇F2單元格，在編輯“=(COUNT(C2:C12)*2+COUNT(C13:C20))/100”，按【Ctrl+Enter】組合鍵計算結果；選擇F3單元格，在編輯欄中輸入“=(COUNT(C27:C37)*2+COUNT(C38:C46))/100”，按【Ctrl+Enter】組合鍵計算結果，如圖所示。計算男女客戶的重復購買率目錄任務一認識客戶數據任務二?分析客戶畫像并打上客戶標簽任務三分析客戶生命周期與忠誠度任務實訓任務四分析與挖掘客戶價值一、客戶價值的六大指標最近一次消費時間此指標需要與當前時間相減，從而轉化為客戶最近一次消費時間與當前時間的時間間隔01最大單筆消費金額指客戶在指定時期內的的最大單筆消費金額。金額越多，指數越高；金額越少，指數越低。04消費頻率指客戶在指定時期內重復購買的次數。次數越多，指數越高；次數越少，指數越低。02特價商品消費占比指客戶在指定時期內的消費特價商品的金額與其消費總金額之比。比值越大，指數越高；比值越小，指數越低。05消費金額指客戶在指定時期內的消費金額。金額越多，指數越高；金額越少，指數越低。03最高單價商品消費占比指客戶在指定時期內的消費最高單價商品的數量與消費所有商品的數量之比。比值越大，指數越高；比值越小，指數越低。06一、客戶價值的六大指標為方便分析，小米提前將客戶價值的六大指標數據轉換為指數，接下來，她將利用雷達圖來完成這項分析工作，其具體操作如下。打開“客戶價值六大指標.xlsx”文件（配套資源：\素材文件\項目七\客戶價值六大指標.xlsx），查看指數，如圖所示。轉換為指數的客戶數據一、客戶價值的六大指標選擇A1:G2單元格區域，以此為數據源建立第一位客戶的指數雷達圖，應用“樣式3”圖表樣式，將字體格式設置為“方正蘭亭纖黑簡體，10號”，適當調整圖表大小，如圖所示。創建并設置雷達圖一、客戶價值的六大指標以A1:G1和A3:G3單元格區域為數據源建立第二位客戶的指數雷達圖，并以A1:G1和A4:G4單元格區域為數據源建立第三位客戶的指數雷達圖，并按照相同的方法設置圖表，如圖所示。為其余客戶創建雷達圖二、RFM模型的應用對應RFM模型中的R維度最近一次消費時間對應RFM模型中的F維度消費頻率對應RFM模型中的M維度消費金額二、RFM模型的應用利用RFM模型分析客戶數據時，需要采集客戶名稱、上次交易時間、交易總額和交易筆數等數據，然后利用這些數據得到RFM模型中指定的3個維度，并根據數據評價客戶在這幾個維度的情況，最后得到評價結果。二、RFM模型的應用小米接下來便將利用RFM模型來計算出每位客戶在各個維度的對應指數，然后結合IF函數判斷出客戶的細分類型，為企業提供有力的客戶數據支持，其具體操作如下。打開“RFM模型.xlsx”文件，查看相關數據，如圖所示（配套資源：\素材文件\項目七\RFM模型.xlsx）。查看數據二、RFM模型的應用在G1單元格中輸入“時間間隔”，選擇G2:G61單元格區域，在編輯欄中輸入“=TODAY()-F2”，將現在的時間減去上次交易的時間，按【Ctrl+Enter】組合鍵計算時間間隔，如圖所示。計算時間間隔在C62單元格中輸入“平均值”，利用【Ctrl】鍵加選D62、E62、G62單元格，在編輯欄中輸入“=AVERAGE(G2:G61)”，按【Ctrl+Enter】組合鍵計算所有客戶的購物次數、購物總金額和時間間隔的平均值，如圖所示。計算RFM模型各維度的平均值二、RFM模型的應用在H1、I1、J1單元格中分別輸入“R”“F”“M”，用于存放時間間隔、客戶購物次數、購物總金額三個維度的判斷結果。選擇H2:H61單元格區域，在編輯欄中輸入“=IF(G2>$G$62,"低","高")”，將每位客戶的時間間隔與平均值對比，大于平均值判斷為“低”，小于或等于平均值判斷為“高”，按【Ctrl+Enter】組合鍵返回結果，如圖所示。判斷R維度結果二、RFM模型的應用選擇I2:I61單元格區域，在編輯欄中輸入“=IF(D2>=$D$62,"高","低")”，將每位客戶的購物次數與平均值對比，大于或等于平均值判斷為“高”，小于平均值判斷為“低”，按【Ctrl+Enter】組合鍵返回結果，如圖所示。判斷F維度結果選擇J2:J61單元格區域，在編輯欄中輸入“=IF(E2>=$E$62,"高","低")”，將每位客戶的購物總金額與平均值對比，大于或等于平均值判斷為“高”，小于平均值判斷為“低”，按【Ctrl+Enter】組合鍵返回結果，如圖所示。判斷M維度結果二、RFM模型的應用在K1單元格中輸入“客戶細分類型”，根據維度評價結果繼續在Excel中利用IF函數來判斷客戶的類型，這里參照上文中提到的細分類型，利用IF函數和AND函數對客戶類型進行細分處理，如圖所示。判斷客戶的細分類型目錄任務一認識客戶數據任務二?分析客戶畫像并打上客戶標簽任務三分析客戶生命周期與忠誠度任務實訓任務四分析與挖掘客戶價值一、分析客戶年齡與地域特征企業想要獲知出近段時間在該電商平臺上店鋪內產生購物行為的客戶特征，包括客戶的年齡和地域特征。因此，小米需要借助現有數據完成對客戶年齡和地域的分析，以便企業把握客戶喜好，合理調整店鋪風格和商品布局。【實訓背景】（1）將客戶年齡分層，使用公式和函數統計出每個層級的客戶年齡數量，然后利用圖表分析出客戶的年齡特征。（2）按地域排列客戶數據，然后利用分類匯總的方式匯總出各個地域的客戶數量，并使用圖表分析出客戶的地域特征。【實訓要求】一、分析客戶年齡與地域特征【實訓思路】打開“客戶年齡與地域.xlsx”文件（配套資源：\素材文件\項目七\任務實訓\客戶年齡與地域.xlsx），將客戶年齡分為“20歲以下”“20~30歲”“30歲以上”3個級別，利用COUNTIF函數統計不同年齡級別的客戶數量，如圖所示。統計各年齡級別的客戶數量一、分析客戶年齡與地域特征以統計出的人數為數