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学再多数据分析理论,都不如这三大经典模型实用

很多人在一开始接触数据分析的时候,往往不知道哪些是内容是有用的,哪些内容是没用的,经常是胡子眉毛一把抓,胡乱分析一大堆数据,根本产生不了什么价值,数据分析的工作也会被老板质疑。

其实在我们数据分析的工作中,很多时候都是要在资源有限的情况下,去最大化的撬动效益,这才是数据分析的价值。比如说,用数据分析挖掘创造最大价值的用户,给用户分类针对性营销等,就是一种典型的应用。

那么,怎么用数据分析挖掘出企业最有潜力的客户,衡量不同客户的价值呢?

今天我就来谈谈常用的三个衡量客户价值的数据分析模型:帕累托分析模型、四象限模型、RFM模型,都是数据分析中堪称经典的客户模型。下面我会一一介绍它们的应用场景,这在用户运营、市场营销、客户管理等领域常常会用到。

在分析之前,选个好用的工具

像帕累托这种经典模型,其实用excel是很容易做出来的,哪怕是数据分析门外汉也能轻松做出来简易的帕累托模型。

但是毕竟我们是数据分析师,要知道我们的数据维度是相当大的,Excel是肯定不能满足我们的需求。这时候,我们的工具也需要进化了,一般来说我现在都是用专业的BI工具进行数据分析。

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一、帕累托模型:判断最重要的客户

帕累托原则,又称二八原则,是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中,约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中,就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。

模型的解释:

当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时,这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。

当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时,企业需要增加大客户的数量。

当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时,企业的基础客户群需要拓展与增加。

模型的实际使用:

如下图某商场品牌商的销售额。一共10家客户,5家客户(50%)提供了80%的销售额,这就说明需要增加大品牌客户数量。

(这个例子客户数量较少,不是非常恰当,大家理解意思即可)

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带来大量销售额的客户必须认真对待和维护,如果客户数量大,尤其需要列出重点客户重点跟进,把有限的精力放在创造利润大的客户上。

二、使用四象限法判断哪些是我们最大的客户

四象限最初是一个时间管理模型,按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限,以此便于对时间进行有效的管理。

模型解释:运用在客户分析中,也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限,对我们的客户进行分组。

具体措施如下:

模型的实际使用:

如图所示,每个销售大区与每个销售年份下的客户分布。

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通过筛选数据,我们得到我们想要的客户信息。

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三、使用RFM模型判断客户价值

RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法,他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标,衡量客户价值和客户创利能力。RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

R——最后交易距离当前天数(Recency)

F——累计交易次数(Frequency)

M——累计交易金额(Monetary)

在这三个制约条件下,我们把M值大,也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”,其余则为“一般客户"和”流失客户“。基于此,我们产生了8种不同的客户类型。

模型的解释:

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模型的实际应用:

RFM模型主要按照特定的要求将客户筛选出来。

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以下是我建立的一个客户筛选可视化模板,可以整体看看客户的情况。

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最后,以上模型也可应用在别的业务场景下。比如帕累托模型衍生出的ABC分类法,可用于产品分析。比如将70%,20%,10%的销售额比重把产品分为ABC三类,然后把重点的管理资源放在A,把较少的资源分配给C或者砍掉部分C商品,以达到资源管理的最优状态。

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所以,模型的学习关键在于理解原理,以后各项分析都融汇贯通。

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作者: 时间:2020-05-22 阅读:142 分享到: