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数据分析学习-客户生命周期模型

数据分析学习-客户生命周期模型

作者: 番茄酱的汪 | 来源:发表于2020-02-18 12:06 被阅读0次

数据来源:tableau的实例数据,超市数据。

客户生命的五个重要阶段:

1.引入:新客户的获取。营销推广,引入平台。
2.成长:促进客户高频次、高客单价、多品类、多sku。
3.成熟:称客户为忠诚客户,为客户的高峰。
4.休眠:由于竞争者的出现,或者产品的变更。
5.流失:平台产品已经完全不适合客户了。

如何定位客户所处的生命阶段?

image.png

如何利用tableau制作客户生命周期模型?

1、创建字段,“每个客户首次购买时间FD”:{ fixed [客户 Id]:MIN([订单日期])}
“每个客户最后一次购买时间LD”:{ fixed [客户 Id]:MAX([订单日期])}
2、创建参考时间:{ fixed MAX([订单日期])} 即当前时间。
3、创建字段:R最近一次下单时间离现在多久=参考时间-LD:([参考时间]-[LD])/30,转化为月份
L消费时间跨度=LD-FD:([LD]-[FD])/30
4、创建客户分类字段,将客户分成四个类别。

将L位列,R为行

image.png

如何分别流失客户和一次性客户即L的参考值?

  • 思路:观察客户客户第一次购买和第二次购买的时间。
  • 制作帕累托图和柱形图--->找到80%的客户二次购买的间隔(这里利用的是80%的节点,需要根据实际业务情况进行调整

通过用Mysql查询第一次下单时间和第二次下单时间,导出数据,在excel里面算出时间间隔。
这里附上mysql代码:我想了好久啊。(首先要讲订单日期转化成date就行了)

with a as (select sm.`客户 ID`,min(sm.订单日期) as d from mmy.shoppingmall sm
group by sm.`客户 ID`)
select m.`客户 ID`,a.d as "fd",m.ld from(
select  sm.`客户 ID`,min(sm.订单日期) as "ld" from mmy.shoppingmall sm
join a
on a.`客户 ID`=sm.`客户 ID` and a.d<sm.订单日期
group by sm.`客户 ID`) m
join a 
on a.`客户 ID`=m.`客户 ID`;

然后导入到Tableau绘制帕累托图。

帕累托图.png

找到80%的分界线是间隔为14天。
最终做出来的客户生命周期模型图:

客户生命周期模型图.png

可以看到,两根红色的虚线将图分成了四块,分别对应四种类型的客户

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