客戶特征數(shù)據(jù)化洞察客戶屬性分析01CONTENTS目錄02客戶行為分析客戶屬性分析客戶屬性分析的內(nèi)容性別客戶偏好消費層級年齡地域客戶屬性分析的方法聚類分析是一種統(tǒng)計技術(shù)，旨在將物理或抽象對象的集合劃分為由類似對象組成的多個類別或群組?？梢詭椭髽I(yè)更深入地了解消費者群體，發(fā)現(xiàn)不同群體之間的共性和差異，從而制定更精準的營銷策略。聚類分析描述性統(tǒng)計通過平均值、中位數(shù)、眾數(shù)及標準差等關(guān)鍵指標，深入揭示數(shù)據(jù)的基本特性?？梢詾槠髽I(yè)制定針對性策略提供重要參考，有助于更全面地理解客戶群體。描述性統(tǒng)計客戶屬性分析的方法010203040506數(shù)據(jù)準備特征選擇與處理選擇聚類算法確定聚類數(shù)目進行聚類分析解釋與描述聚類結(jié)果聚類分析步驟客戶行為分析客戶行為分析的指標客戶行為分析指標是一系列具體的數(shù)值，用于量化評估客戶與企業(yè)互動過程中的行為表現(xiàn)。有助于企業(yè)深入理解客戶需求和行為模式，為優(yōu)化產(chǎn)品和服務、提升客戶滿意度和忠誠度提供有力依據(jù)?？蛻粜袨榉治鲋笜丝蛻粜袨榉治龇椒┒贩治隹蛻魶Q策過程分析點擊分析關(guān)聯(lián)購買分析客戶行為分析方法使企業(yè)能夠更細致、更清晰地洞察客戶在網(wǎng)站、APP以及各類推廣渠道上的行為模式。通過精準分析客戶行為，企業(yè)能夠更有效地優(yōu)化運營策略，從而提升整體運營效率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。以客戶的歷史點擊數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過精細地統(tǒng)計與深入地分析，揭示客戶的行為偏好與興趣點通過清晰直觀的方式展現(xiàn)了客戶從進入店鋪到最終實現(xiàn)購買目標的完整路徑，并精確計算了各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率深入地挖掘出數(shù)據(jù)、特征或事物之間頻繁出現(xiàn)的相互依賴和關(guān)聯(lián)關(guān)系將傳統(tǒng)的客戶購買決策模型與客戶決策模型相結(jié)合，企業(yè)可以構(gòu)建出一個更全面的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的客戶購買決策綜合模型商品視頻的類型客戶屬性分析和客戶行為分析雖然都是客戶特征描述中的重要組成部分，但是它們關(guān)注的重點、數(shù)據(jù)來源和分析目的都有所不同。分析側(cè)重點數(shù)據(jù)來源分析目的客戶屬性分析主要關(guān)注客戶的基本屬性和社會特征；而客戶行為分析則更注重客戶在與企業(yè)互動過程中的行為模式?？蛻魧傩苑治龅臄?shù)據(jù)主要來源于企業(yè)的CRM系統(tǒng)、會員管理系統(tǒng)等；而客戶行為分析的數(shù)據(jù)則來源于多個渠道，包括企業(yè)的銷售記錄、網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、社交媒體互動等?？蛻魧傩苑治龅哪康氖菐椭髽I(yè)更好地了解客戶的基本屬性和價值特征；而客戶行為分析的目的是深入了解客戶的需求和行為模式，發(fā)現(xiàn)商品和服務過程中存在的問題，從而進行相應的改進和優(yōu)化。謝謝觀看客戶關(guān)系差異化管理客戶分類分析01CONTENTS目錄02客戶差異化營銷客戶分類分析ABC分類法ABC分類法又稱帕累托分析法，也叫主次因素分析法，是項目管理中常用的一種方法。由于它把被分析的對象分成A、B、C三類，所以又稱為ABC分析法。ABC分類法定義ABC分類法ABC分類法ABC分類法在進行客戶分類分析時，通常以銷售額或利潤為基礎(chǔ)，將客戶區(qū)分為關(guān)鍵客戶、主要客戶和普通客戶三個類別。關(guān)鍵客戶主要客戶普通客戶店鋪的核心客戶，數(shù)量僅占店鋪客戶總數(shù)的10%—15%，但創(chuàng)造的價值卻占店鋪總價值的80%左右，是店鋪的重點維護對象除關(guān)鍵客戶之外，為店鋪創(chuàng)造價值累計區(qū)間在80%—90%的客戶，數(shù)量約占客戶總數(shù)的15%—25%。店鋪及客服沒有必要去特殊對待這類客戶。是客戶金字塔中最底層的客戶，指除了上述兩種客戶外，剩余60%—75%的客戶，只能創(chuàng)造累計在最后10%的價值。店鋪及客服無需對其花費過多精力ABC客戶分類應用客戶最近一次交易與現(xiàn)在的時間間隔。在RFM分類法中，R值的降低被視為客戶價值的提升，客戶對店鋪的回購刺激反應的可能性也會隨之增加客戶在最近一段時間內(nèi)購買的次數(shù)，它反映了客戶對店鋪的忠誠度。在RFM分類法中，F(xiàn)值的增加被視為客戶價值的提升，同時客戶的黏性也會增強。12客戶在最近一段時間內(nèi)購買的金額，它區(qū)分了客戶對店鋪的價值貢獻以及消費能力。在RFM分類法中，M值的增加被視為客戶價值的提升。3RFM模型（客戶關(guān)系管理）分類法最近一次消費（Recency，R）消費頻率（Frequency，F(xiàn)）消費金額（Monetary，M）RFM模型分類法定義RFM模型（客戶關(guān)系管理）分類法客戶分類最近一次消費（R）消費頻率（F）消費金額（M）重要價值客戶高高高重要保持客戶低高高重要發(fā)展客戶高低高重要挽留客戶低低高一般價值客戶高高低一般保持客戶低高低一般發(fā)展客戶高低低一般挽留客戶低低低RFM模型客戶分類應用獲取R、F、M三個指標的數(shù)據(jù)后，需要計算每個指標的均值，并將每位客戶的三項指標與這些均值進行比較，結(jié)合RFM客戶細分規(guī)則，將客戶細分為八類。RFM客戶細分規(guī)則RFM模型（客戶關(guān)系管理）分類法平均值法0102030405二八原則法曲線觀察法記分法聚類算法RFM客戶分類計算方式客戶差異化營銷差異化營銷優(yōu)勢增強企業(yè)競爭優(yōu)勢避免價格競爭提升客戶忠誠度增強企業(yè)盈利能力客戶差異化營銷實施重要價值客戶營銷重要保持客戶營銷重要發(fā)展客戶營銷重要挽留客戶營銷一般保持客戶營銷客戶差異化營銷實施一般發(fā)展客戶營銷一般挽留客戶營銷一般價值客戶營銷謝謝觀看客戶服務多元化評估客戶服務數(shù)據(jù)分析01CONTENTS目錄02客戶服務效果優(yōu)化客戶服務數(shù)據(jù)分析客戶服務數(shù)據(jù)分析指標客戶滿意度評分接待人數(shù)響應時間銷售額客單價客戶服務數(shù)據(jù)分析指標退款率詢單轉(zhuǎn)化率客戶服務數(shù)據(jù)分析方法01方法02對比分析法03關(guān)聯(lián)分析法漏斗分析法客戶服務數(shù)據(jù)分析方法對比分析法對比分析法是一種常見的客戶服務數(shù)據(jù)分析方法，是指將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數(shù)據(jù)所代表的事物發(fā)展變化情況和規(guī)律性。對比分析法的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。對比分析法可分為靜態(tài)比較和動態(tài)比較兩類。靜態(tài)比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，如不同部門、不同地區(qū)、不同商品的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比；動態(tài)比較是在同一總體條件下對不同時期指標數(shù)值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。這兩種方法既可以單獨使用，也可以結(jié)合使用?？头藛TKPI實際完成情況和目標值對比分析客戶服務數(shù)據(jù)分析方法關(guān)聯(lián)分析法關(guān)聯(lián)分析法是一種十分實用的分析方法，就是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中查找存在于項目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)?；蛘哒f關(guān)聯(lián)分析是發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫中不同商品（項）之間的聯(lián)系。該方法常被用于購物籃分析、商品推薦、交叉銷售等場景中購物籃分析客戶服務效果優(yōu)化接待服務優(yōu)化策略提高打字速度與技巧設(shè)置快捷回復強化服務意識增加業(yè)務知識儲備導購服務優(yōu)化策略銷售額訂單轉(zhuǎn)化率客單價21客服的銷售數(shù)據(jù)與其各項指標有很大相關(guān)性，其中客單價和詢單轉(zhuǎn)化率的高低可以直接影響銷售額，因此客服導購服務的優(yōu)化需要基于這些數(shù)據(jù)指標反饋結(jié)果來進行。導購服務優(yōu)化策略熟悉店鋪促銷信息具備良好的服務態(tài)度熟練掌握商品的專業(yè)知識具有熟練的銷售技巧提高詢單轉(zhuǎn)化率導購服務優(yōu)化策略為客戶推薦搭配主動提