当管理者想了解公司客户的销售贡献情况时，该怎么做客户分析，可使得管理者对客户情况一目了然？
为了了解客户的贡献程度（销售额、成交频率、购买单品数等等），又该如何对客户进行划分？
如何掌握不同级别、不同区域的销售客户的分析情况？
公司以往在做这些客户分析时，需要报表人收集客户的各种数据进行整合，操作繁琐，且数据易容易出错，影响分析的准确性。
而在大数据时代，BI工具的运用，使得管理者可以快速直观的掌握客户分析情况。例如，借助BI工具将企业分散的数据抽取到统一的数据仓库（不影响原有系统的使用），搭建一个统一数据平台，方便用户随时随地进行客户数据分析。
客户分析模板举例
1、RFM模型进行客户细分
当管理者想了解客户的具体划分情况时，可借助BI快速将RFM模型运用到不同级别的客户细分中，如下所示：
管理者借助此模板，可快速掌握不同客户的分类统计情况，可直观了解客户具体细分情况，是重点挽留客户？一般客户？还是重点发展客户等等，且可根据细分情况，采取不同的销售策略。
2、销售客户黏性分析
当管理者想快速掌握哪些客户购买的单品的在减少，成交的频率、销售业绩在下降等等情况时，又想进一步分析客户的业绩贡献下降的原因时，该怎么做客户分析？我们可以借助这样的BI销售客户黏性分析模板：
管理者可从价格趋势分析，是否是价格竞争力衰退导致？如果是，是否售价太高，毛利不合理，还是进价太高的原因？
也可从退货趋势上进行分析，是否商品品质不好？供应商不够优秀？还是运输时出现破损？
当然，还可结合订单超期比率趋势分析，是否订单及时率太低，导致客户不满意等等。从多视角帮助管理者进行动态分析，直观掌握企业客户情况。
3、不同级别、不同区域客户分析
若是管理者想更直观地了解不同级别客户的销售贡献情况，也可借助下面这样的BI销售看板进行客户分析：
通过此模板，快速掌握不同区域、不同级别的客户销售情况，且可从时间、区域、客户等不同维度进行灵活联动、钻取等分析。
当然，上述模板仅供参考，若是用户有需要，可根据自身需求进行修改设计。
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