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    会员体系搭建起来后,运作了一段时间,发现对数据的处理并不理想,很多数据没办法进行有效的利用,通兑吧整理了几个误区以及解决方案,一起看看吧!

    会员数据分析误区一:没有定义好“新用户”“老用户”

    这是不少企业都会踩得坑,普遍认为没有购买行为的就算新用户,但事实是,即便付费了,在短时间内,这类用户对平台的熟悉程度并没有很高,反而连不少功能都不清楚,所以严格意义上来说,也是属于新用户。

    因此在数据分析中,对于用户的区分,需要很明确,考虑到一切可能性。

    会员数据分析误区二:不细分客单价,对购买特价商品的客户极为关注

    直观用户高价值的考量维度之一就是购买频率,针对特价商品,用户购买的频率会比较高,不少贪便宜的用户会多次购买。但该类用户的客单价并不是很高,即便是高频率的消费,对GMV的贡献也并不是很大。另一方面来讲,该类用户的忠诚度比较高,对于后续的转化价值,可以作为会员数据分析的重点,买着买着,就成高价值用户了。

    会员数据分析误区三:没有针对用户的生命周期进行

    用户进入平台后,会随着时间推移,用户会产生不同的心理,对产品的需求也会有所不同。因此在会员数据分析时候,对不同生命周期的用户进行定性和定量的分析也十分重要。针对每一周期的用户,给予不同的优惠或者营销方式,精准营销。 同时通过会员数据分析,在不同周期内挖掘出更多的用户价值,赋予老用户更多的功能和价值体验。

    会员数据分析误区四: 把数据分析当做短期目的,而非长期经营

    这个和很多企业的定位也有关系:把会员运营管理当成是促销活动来做,而不是经营策略。所以对数据的需求也是。但会员体系,是需要长时间的运营,即便有短期促销活动,也是属于会员体系中的一部分。

    总的来说,会员数据分析是会员体系中重要的一个环节,需要长期投入人力,拿到精准的数据,从而得到更精准的用户画像。

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  • 通过具体的项目案例,学习面对数据和业务问题,如何去展开分析。 下面是社群会员的作业,通过给出项目的修改意见,通过本项目提高你的分析思维。 一.数据介绍 该数据集是由 Machine Learning Repository ...

     

    通过具体的项目案例,学习面对数据和业务问题,如何去展开分析。

     

    下面是社群会员的作业,通过给出项目的修改意见,通过本项目提高你的分析思维。

     


     

    一.数据介绍

     

    该数据集是由 Machine Learning Repository 在基于一个英国电商公司从2010年月12号到2011年9月12号的真实的交易数据集进行改造的。 该电商主要销售的商品是各类礼品, 主要客户是来自不同国家的的分销商。

    数据来源: kaggle

    https://www.kaggle.com/carrie1/ecommerce-data

    数据集大小:4198764*8

    数据集字段含义: InvoiceNo(发票号码), StockCode(货物代码),Description(货物描述), Quantity(数量), InvoiceDate(发票日期), UnitePrice(单价), CustomerID(客户账号),Country(客户所在国家)

     

    通过下面步骤来分析该数据集:

    二. 提出问题

     

    根据对数据的初步了解发现数据主要包括用户类数据和产品类数据。 

     

    用户类数据包括用户ID ,用户的所在国家,用户的购买次数(订单数),用户的购买时间,用户购买量。

     

    产品类数据主要包括产品ID, 产品的描述, 产品的单价。

     

    分析思路如下:

     

    根据思维导图提出以下问题:

    1.客户可以进行那些分类?哪些客户最具价值? 哪些客户最值得挽留?

    2.客户分布在哪些国家?客户最多的国家?客户主要分布区域?

    3.客户在哪时间段比较活跃?

    4.top 10 畅销产品有哪些? 季节的变化是否对产品的销售有影响?那个季度或者月份的销售额最好?

    5.最畅销产品单价分布区域?

     

    三.清洗数据

     

    1.选择子集

    只选择对数据分析有意义的字段,无意义的字段进行暂时隐藏。通过观察发现每一个产品都有独特的StockCode(货物代码), 可以将该列进行隐藏。

     

     

    2.列名重命名

    下载的数据列名是英文,为了方便分析,将列名更改成大众所熟悉的中文名称。

     

     

    3.删除重复值

     

    根据唯一的列来删除重复值,5226个重复值被删除

     

    4.缺失值处理和异常值处理

     

    零值和负值:在单价列中,我发现存在15879 行0值和负值,不符合数据销售逻辑。 通过对货物描述的查看, 发现大部分的单价为0的记录是对有缺陷货物的处理或者是礼品。 此类数据对所提出问题的分析无用,所以进行删除。

     

     

    在数量列中, 发现有9288 个记录是负值, 发票号由首字母和数字组成,推测此类记录为退货记录. 决定此类数据进行单独存储。

     

    空值: 通过filter 功能发现, 客户ID缺失的客户主要集中在UK,France, HongKong , Israel, Bahrain, Portugal, Swithzerland, Eire 和不确定国家。查看数据集发现,客户缺失数集的同一商品的单位价格高于有客户账号的价格, 在这里推测无账户进行的交易为零售交易。所以我将这一部分的数据移除出另外的表中。

     

    5.一致化处理

    1)货号

    通过过滤货号发现, 总共由三个列别组成, 纯数字类, 数字加字母类别,纯字母类。

     

     

    通过查看描述发现:纯数字类为不同的商品,数字加字母类为同种类商品的不同颜色或者形状,纯字母类为邮寄费或者银行费用等。所以,纯字母类别的数据与我们研究的问题无关,可以删除。并将数字类货号转化成文本形式。

     

    2)发票号

    发票号不需要进行计算直接转换成文本格式。选中发票号全列,右击编辑格式,选择文本格式。

     

    6.补充必要数列

    计算公司的季度以及月度销售额,所以需要增加每张发票每个商品的合计额。 通过插入函数,计算数量和单价的合计。并双击单元格右下角,运用到全列。

     

     

    三.构建模型

     

    数据清洗完以后,就可以根据前面提出的问题和分析思路来分析了。

     

     

    1、客户可以进行那些分类?哪些客户最具价值? 哪些客户最值得挽留?

     

    回答这个问题需要使用RFM模型对所有的客户进行客户价值分类。RFM模型:

    R(Recency):是指最近一次消费

    F(Frequency):是指消费频率

    M(Monetary):是指消费金额

     

    首先计算出R值,F值和M值。 客户最近一次购买产品距离2011 年12月9号的天数,此时间段购买的次数 , 以及单个客户的购买总额。 其次,再对各个值进行标准化。 

     

    其次,再设置R、F、M值的参考值。 在此次分析中我选择了平均值为参考值。 然后, 将标准化的的R、F、M值与其参考值进行比较, 大于为1,小于为0. 最后,对客户价值进行分类。

     

    客户价值分类,模型按 (2*2*2) 分为以下标准的8类。

     

     

    通过对数据按照上面所说方式建模得出以下模型:

     

     

    【作业点评】

    选择哪个图表的判断标准是能不能一眼看的懂这张图形的含义。这里图表选择条形图不对,因为很难一下子区别出来。

     

    因为这里图表是对RFM模型可视化,像这种存在前后转换关系的,如果用条形图不排序,就很难区分出来。但是如果排序的话,就会打乱前后转换关系前后顺序。

     

    单一对比,用条形图和柱形图都没事,如果涉及前后转化关系,条形图就不合适了。这里更适合的是三维象限图,如果你会做的,是更好的。如果不会坐,也可以选择用柱形图。

     

    通过上面图表可以看出,该电商缺乏有价值的客人。重要价值客户, 交易金额大, 交易频繁且最近交易的客人只占27位, 占比0.62%。

     

    重要唤回,挽留和深耕客户占比很低,总占比不到1%; 而一般维持客户却占比百分之30.41%,此类客人虽然交易次数较多但是贡献不大。 

     

    由此说明该电商缺乏交易累积金额较高的客户。但值得庆幸的是, 该电商吸引新客户的能力较强且具备比较大的潜力客户的基础。新客户占总比百分之38.55%, 潜力客户占总比百分之15.38%。

     

    通过对模型的分析,我建议该电商可以针对不同的客户群体进行针对性市场调研,根据调研结果的市场营销活动。 

     

    例如:对重要价值,唤回,挽留和深耕客户,需要提升公司的服务质量和产品质量 以及价格优势等,刺激其购买冲动,增加客户忠诚度。对于一般维持客户和潜力客户, 通过市场促销手段提升客户的交易额度,让其转化为重要客户。 对于流失的客户,需要进行回访,找到其流失原因。

    【作业点评】

    这块的建议数据支撑在哪里?你提到了市场营销活动,但是没从数据上看到哪里体现出了市场营销活动出问题了。

     

    客户占比,是怎么得出他们的占比是不好的?是和谁对比得出的结果?

     

    2.客户分布在哪些国家?客户最多的国家?客户主要分布区域?

     

    通过对客户的分布创建地图,得出以下分布图:

     

     

    从图表中可以看出,该电商的客户主要分布在西欧和北美等发达国家。 其中客户主要以英国客户为主, 客户数为3943,占比90.37%。

     

    为了分析除了本土(英国)以外,其他国家客户的占比,我把英国的客户除去,得到其他国家客户占比:

     

     

    由上图看出该电商的大部分客户除了在英国本土外, 其余大部分集主要集中在西欧。

     

    所以,我建议,在维持好英国本土市场的同时,可以适当开发欧洲市场,特别是西欧市场。

     

    通过对各国销售的对比发现,该电商的主要客户位于英国本土,国际客人占比很少。 但是欧洲市场是一个很大的市场,目标客户群体更大。且 英国的地理位置也方便该电商在欧洲的推广。

     

    欧洲市场与英国市场基本由相同的消费习惯, 开发阻力较小,比较容易成。 例如,通过市场推广搜索,参加小礼品的交易展览,专业推广平台,提升该公司的国外市场特别的知名度。

     

    【作业点评】

    这两个占比那么高的原因是为什么呢?需要进一步拉取数据来进行分析背后的原因。

     

    3.客户在哪时间段比较活跃?

     

    将客户的的发票个数根据不同时间段分析用户的活跃度

     

     

    假定该问题以订单数的多少了衡量成交量。以小时为单位对时间进行分组,发现客户的成交时间主要位于英国的06到20 点 。 订单量从九点这个时间开始大量增加,一直到12点的时间段达到顶峰。成交量最多的是十点到下午两点期间。

     

    根据此图表给出的建议是,提高网站在11点到下午三点之间的网络流量,准备充足的的客服人员来应对每日浏览高峰期。这个时间段必须要保证网页的浏览顺畅以及客服的服务质量。

    【作业点评】

    这里的逻辑不对。用户活跃与客服有什么关系?客服处理的是售后问题,而不是流量问题。

     

    4.top 10 畅销产品有哪些? 季节的变化是否对产品的销售有影响?那个季度或者月份的销售额最好?

     

     

    根据营业额分布情况来看,最好的季度是2011年的第三季度,占总比29.1%。 最好的三个月份是9、10和11月,这三个月销售额占总销售额的36%。 这是因为,西方的重大节日基本集中在十一月底到一月初。 通常大家会提前准备节日礼物,所以经销商们会提前准备好礼物。

     

    另外从销售最好的产品分布来看。图形的大小代表销售数量的多少, 颜色的深浅代表销售额的多少。 销售数量最多的产品是84077,85099B,22197,84077和84879, 销售额最多的产品是22423,85123A,47566, 85099B,和84879。

     

    看到了总的销售情况以后我想分析一下,季节变化对产品销售情况是否有影响:

     

     

    从分布情况看出, 产品85099B的季节变化对其影响相对较底, 它在每个季度都销售的很好。而在第一季度第二季度, 85123A的销售量相对较高。第三季度, 除了85099B 以外销售最好的产品是84879 和22197. 而在第四季度, 销售量和销售利润最好的是23084.

     

    从上面的图表, 建议该公司八月中下旬开始提高库存和加强市场推广来应对随之到来的销售旺季,以满足客户需求提高客户的满意度。另外, 该公司每个季度应该具有针对性的在网站推广和促销其热门产品, 以吸引用户购买。

     

    5.最畅销产品单价分布区域?

     

    将产品的单价与数量建立模型,得出以下图表:

     


    从上图可以看出,价格为1.65的产品最受欢迎。 该电商的目标客户为低端客户, 购买的产品主要位于0.5-5英镑之间。 由此我建议,增加1-3英镑产品的多样性,有利于增加客户的消费额度, 同时也能吸引更加多的目标客户。

     

    本文项目来自社群会员,来源:

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/64638634

     

    推荐:一文看懂产品运营的分析方法

     

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  • 【写在前面】 上一期梳理如何对门店的营业额数据进行分析,需要找到影响营业额真正的“短板”,针对性有效改善,从而一步步的来提升门店的盈利能力。(【数据说·第十五期】如何对营业额...

    【写在前面】

           上一期梳理如何对门店的营业额数据进行分析,需要找到影响营业额真正的“短板”,针对性有效改善,从而一步步的来提升门店的盈利能力。(【数据说·第十五期】如何对营业额数据进行分析,提升门店盈利能力?)

           那么,本期继续梳理如何从会员数据,来分析门店的情况,强化门店的竞争力。来这片自留地,一起探索交流运营与数据的魅力所在。

    我年纪还轻、阅历不深的时候,我父亲教导过我一句话,我至今还念念不忘。

    每逢你想要批评任何人的时候,他对我说,你就记住:

    这个世界上所有的人,并不是个个都有过你拥有的那些优越条件。

    ——《了不起的盖茨比》

    如何分析“会员数据”,强化门店的竞争力?

     

    线下门店竞争状况可以说是非常激烈的,如今疫情下,提升门店的竞争力更是重中之重了,而竞争的关键,归根结底是对顾客资源的争夺,对于线下门店来说,会员往往是顾客群当中的核心群体,只有对品牌形成认可并且有持续消费习惯的顾客才会加入会员,进而分享门店,使品牌效应最大化,且门店也可以针对会员采取一些针对性的营销策略,持续地争取再次上门、再次购买的机会。因此,“会员数据”必将在这场争夺大战中发挥越来越大的作用。

    然而,在大数据时代,很多门店会员数据根本就没有用起来,还处在最基本的跑马圈地(会员)时代。所以,对会员数据分析一方面可以指导销售营运,主要是还可以提高营销的精准度,强化门店的竞争力。

    01

    那么,我们先来了解一下“会员”需要收集哪些数据呢。

     

    其理想状态就是收集顾客信息以下数据:

    姓名、性别、年级、生日、手机号码、邮箱、地址、月收入、工作单位性质、客单价、会员连带率、复购率、会员消费频次、会员充值情况、剩余情况、购买的项目、卡耗数据(如美业——次卡、时卡、通用卡、疗程卡数据情况)等。

    ▍会员姓名、电话、年纪、职业、住址、月收入情况等会员基本信息的画像,可用来分析挖掘顾客的”可能需求”。

    ▍会员客单价、购买的项目、消费频次卡耗数据、到店的次数、剩余情况、复购的品项等会员消费习惯,可用来分析顾客“自己的需求、信任的品项”等。

    而这些数据主要是为了后期的分析和精准营销,但有些数据收集起来是比较困难的,如会员顾客的个人月收入就很难直接获取,这时候就需要利用挖掘客户需求的一些手段,比如让顾客选择收入的范围,以及问顾客最近在什么地方消费了项目,来预估顾客的消费水平等手段来完善顾客画像。还比如通过微信发放代金券来收集微信号,通过办卡时刷顾客的身份证来收集出生日期等等一系列手段。

     【数据说·小剧场】挖掘线下门店小手段)

    传统门店总是希望能免费得到顾客的这些数据,但免费的时代得到的这些数据质量得不到保障,所以适当的用“利益”获取有用信息。会员的数据收集完毕后,通过分析数据背后传达出来的信息,进而完善会员的顾客画像,为顾客分层,实施精准营销策略提供参考(价值),强化门店竞争力,最终提升门店的销量和营业收入。

    02

    接下来,我们就来梳理如何分析会员数据,强化门店的竞争力?

     

    第一、对会员异常数据进行清洗。

    很多人说到会员数据就要进行数据挖掘,我之前看到过一段话:“数据首先是管理、其次是分析、最后才是挖掘”。所以,在正式做会员数据分析之前,必须对那些异常数据进行清洗,保证数据质量,只有这样会员顾客数据分析的结果才是靠谱的。

    如,那些胡乱填写的数据进行筛选删除等。

     

    第二、对日常会员基础数据指标看趋势、找对比、溯源头。

    每天或每周需要关注并追踪的会员指标:会员的新增开卡数、新开卡率、贡献率、会员客单件、会员件单价、会员连带率、沟通率、回头率等。

    每月或每季度需要关注并追踪的会员指标:除了前面那些指标外,还包括会员的平均年龄、性别贡献率、有效会员总数,会员增长率、流失率、回头频率、平均回头天数、促销活动的转化率等。

     

    第三、梳理会员客单价分布占比,进行对比。

    会员客单价的高低反映了店铺会员消费承受能力的情况,多组织适合消费者承受的价格带产品。而提升中高价位的产品销售,是提升客单价的重要方法。

    如下图,一个蛋糕店的1月份和2月份的客单价占比对比,从图中看出,会员客单价2月份相比1月份占比持平,客单价26-50元内占比都占46%,可见这个蛋糕店的会员客单价26-50元区间,在可结合根据顾客喜好,合理优化搭配商品系列组合套餐,多组织适合消费者承受的价格带产品,再通过内容软文营销+海报,促使客单价持续提升。

     

    第四、了解会员构成占比、消费频次的分布情况。

     一般情况下,会员占比在45%-55%之间比较好,这时利益最大化,市场拓展与顾客忠诚度相对正常,且业绩也会相对稳定。若是低于这个数值区间,就表示顾客流失,或市场认可度差,若高于此数值,则表示开发新客户的能力差,假若先高后低,表示顾客严重流失。

    而消费频次的分布可看出,若消耗越快,复购高,粘性越高,说明店铺的会员忠诚度越高。

    了解这两个分布占比代表当前会员数据对整个门店销售的代表性越强;反之,如果这两个指标占比偏低,那么应该考虑实施加大会员纳新,将更多顾客转化成为会员,使之消费记录可以连续和被跟踪。

    如图,从蛋糕店的会员消费频次看出消费4次以下仍占比较大,应促进高频次会员消费,余额高的顾客再次消费,可持续维持老会员忠诚度,丰富充值活动(如赠充值等),加大成为会员的力度。       

    第五、基于RFM模型打标签建立私域流量池,进行会员分群管理。

    RFM模型通过一个顾客的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。基于一个理想的顾客特征来衡量现实中顾客价值的高低,通过此类分析,定位最有可能成为品牌忠诚顾客的群体,根据不同类型的会员,建立不同的流量池(微信群或者会员管理系统等),不断的维护会员客户,强化门店的核心竞争力。

    比如,通过RFM模型进行会员分类,可以显示出不同类型会员顾客的占比,针对不同类型的顾客进行不同策略的营销,例如,对于即将流失的顾客,商家再主动地跟进服务,可定期地免费抽奖、免费收寄快递、免费商品体验、赠送小礼品等手段进行挽回。

    03

    总之,从强化门店竞争力最大化的角度来讲,会员管理既要把会员基数做大,还要提高会员的购买频次,同时还需要防止顾客离你而去,因此,会员顾客的不同生命周期管理(新客→成为会员→活跃会员沉默会员睡眠会员流失会员采取针对性的策略,要持续的做到看趋势、找对比、溯源头。

    最后,倘若你不一样的看法,欢迎留言添加完善分享,并交流!(如被选中精品留言,回复“1”添加木兮,将获得运营地图哦!)

    本期扩展

    相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。

    相关分析的方法很多,初级的方法可以快速发现数据之间的关系,如正相关,负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量,如完全相关,不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型,并通过模型对未来的业务发展进行预测。

    END

    图片来源于网络

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    数据分析的工作定义是将数据库中的原始数据进行归纳整理,聚集成一个可供高层次使用的数据集合;是研究市场营销规律,制定店铺订货、补货、促销计划以及调整经营措施的基本依据。

    回头客会员管理系统 可以实现直接为商家通知其识别到的今日进店客流量, 会员和熟客人数 . 客群分布中会显示新客 , 会员和熟客这三类以及在今日到店总人数中所占百分比 . 根据数据对占比作出分析, 观察占比变化并不断调整店铺活动 . 如针对新客可为其发送优惠券将新客转化为熟客。在男女性别占比和年龄分析 中可以看到店铺更受谁的欢迎以及什么年龄段的喜爱 .

     

    系统 为商家提供到店通知 , 商家可以通过识别到的数据对到店人员有基本的了解 .且回头客会员管理系统中的 AI 识客具有 看店功能,能够准确抓捕人脸且不论是白天还是夜间 , 摄像头一直都会工作 , 尤其在夜间如发生意外状况 , AI 识客 会自动抓捕嫌疑人脸并自动报警 , 通过手机通知商户 , 真正做到让商家安全监控 , 用的舒心 .

    数据分析和应用的实施能够有助于正确、快速的做出店铺运营决策,有助于及时了解店铺的今日销售结果,有助于提高员工的工作效率。能够直观的得出现营店铺的收支状况,财支盈亏,货源货量等数据信息,帮助店铺妥善经营。

     

    回头客会员管理系统 基于云计算大数据作为支撑,数据存储安全永久,能够帮助店铺分析数据组成,罗列数据所代表含义,并对产品销售情况进行总结,让老板及时调整经营方向以及运营措施,找寻顾客购物规律与喜好,为店铺运营管理提供强有力的帮助与指导。

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空空如也

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如何分析会员数据