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数据分析学习-客户留存分析模型

数据分析学习-客户留存分析模型

作者: 番茄酱的汪 | 来源:发表于2020-02-19 10:46 被阅读0次

一、概念

1.留存用户:N日留存率=N日后的留存用户数/当时的新用户数
2.客户留存的三个阶段:
(1)、激荡期:拉新阶段
(2)、选择期:试用期/初次购买阶段
客户开始逐步了解产品,探索产品是否符合客户的核心需求
(3)、平稳期:复购期
客户发现产品与自身核心需求契合,心理价位与产品价格相差不大愿意长期使用

二、Tableau实战

1、创建字段

1)Fd:客户首次下单日期(以客户首次下单日期找到客户新增数量)

{ FIXED [客户 Id]:MIN([订单日期])}

通过制作条形图发现,2016年到2019年客户新增数量逐年下降,问题严峻。


客户新增数量.png

再以订单日期的年和Fd的年维度来制作表单,发现存在2017年下单的客户,最早的下单日期是2016年的有381个,这个说明2016年新增的客户有381个客户留存了下来。以此类推。


年度留存客户表.png

为了让表格更加直观,继续创建字段。
2)时间间隔,一年为单位。

DATEDIFF('year',[Fd],[订单日期])
年客户留存率百分比.png

3)创建参数,“时间间隔单位”,数据类型为字符串,允许的值为列表。
修改原来的时间间隔:DATEDIFF([时间间隔单位],[Fd],[订单日期])
[时间间隔单位]是一个参数
可以利用参数选择季度、月度、年度等


季度客户留存率模型.png

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