正文

客户数据分析模型（客户数据分析模型包括）

发布时间：2023-03-26 05:14:12 稿源：创意岭阅读： 279 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于客户数据分析模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com

创意岭作为行业内优秀企业，服务客户遍布全国，网络营销相关业务请拨打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目录:

1、客户数据中台有什么作用？
2、常用的数据分析方法是什么?
3、怎样进行客户分析？
4、用户体系搭建（二）——如何用RFM划定用户层级

客户数据分析模型（客户数据分析模型包括）

一、客户数据中台有什么作用？

客户数据中台（Customer Data Platform，简称CDP）指的就是跨平台收集和整合客户数据的公共数据平台，CDP可以收集实时数据，并且将其构建成单独的，集中的客户档案。其目标是汇集所有客户数据并将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中，让企业各个部门都可以轻松使用。

作用：

1、统一客户数据，统一客户身份

为了了解用户，对用户进行精细化运营，需要对用户数据采集与沉淀，CDP客户数据平台能够采集企业内外部多渠道多平台的数据源，包括广告投放、 CRM、客服系统、网站、微信、App等。

2、多场景的客群分析，深度洞察客户

针对不同的运营阶段和业务场景，CDP可以提供不同的客户行为数据分析模型，对目标人群或全量客户的留存情况/参与度进行洞察，及时发现影响客户增长的关键因素，指导市场决策、产品改进、促进用户转化等。

3、赋能客户运营，解决数据在业务中应用不足

企业内部应用系统、营销工具、前端触点之间连接力弱，大都垂直独立，数据应用难，无法形成运营闭环。CDP是获取、管理和应用企业全域客户数据的系统，赋予企业深度应用全渠道数据的能力，是承载全链路和全生命周期的客户经营基础。

二、常用的数据分析方法是什么?

1. 描述型分析

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

三、怎样进行客户分析？

客户是企业赖以生存和发展的基石，企业只有充分了解自己的客户，才能制定对应的营销策略，提高转化率，实现客户满意。

客户的对于产品的响应度可以被用于指导企业的销售策略；而他们的意见和建议则可以为企业改进自身的产品和服务提供支持。对现有的客户进行分析，不仅可以挖掘更多潜在的销售机会，还可以改进服务方式，做好客户维系工作，为开发新客户做准备。

那么，企业应该怎样分析自己的客户，更好地做决策呢？这时候就可以借助CRM系统了，通过简信CRM系统，可以从以下几个方面对客户进行分析，从而帮助企业作出科学性的决策。

1、客户基本信息分析

简信CRM的客户管理板块对客户的分析是多维度的，包括姓名、性别、年龄、联系方式、地址、职业、客户编号等基本信息（静态信息），此外，企业还可以根据自身需求添加自定义字段，在开发以及维护的过程中不断完善客户资料，可以让企业形成对客户的基本认识，有利于日后的维护。

2、客户行为分析

除了基本信息之外，简信CRM还可以记录客户的动态信息，如：咨询记录、沟通记录、消费记录、售后记录等，企业可以根据客户的咨询和沟通记录了解到其最关注的问题，在售前就做好针对性的服务，有效促单。此外，对于客户的购买情况（购买时间、购买的产品）进行分析，可以得出其对某个产品的偏好和其购买周期，从而为其提供针对性的产品推荐，定期做好客户关系的维护。

3、客户流失分析

无论是什么类型的企业，其开发一个新客户的成本都要远远大于维护一个老客户的成本，所以，维护老客户就变得越来越重要。为了防止老客户流失，企业必须对客户进行流失分析预测，并及时布局好解决的方案。

对于新客户的流失和老顾客的流失都可以形成数据报表，了解用户是在哪个环节流失的，其流失的原因是什么，从而安排相关部门进行针对性的调整，做好防护措施。

4、分类模型

简信CRM拥有强大的数据分析功能，企业可以根据需要提取分类模型，根据模型数据得出各个变量之间的关系。通过数据分析，企业可以得出其产品的淡季和旺季、产品在哪个地区的销量最好、产品的主要购买人群具有什么显著特征等，对这些统计结果进行二次分析，得出出现这些结果的原因，并且具有针对性地调整营销方案。

简信CRM可以帮助企业在最短的时间内，以最便捷的方式对客户行为进行分析。企业可以根据分析结果得出客户画像，还可以根据结果导向制定和调整下一步的产品计划和营销方案等，让一切活动都围绕客户而展开，大大提升客户的转化率和重复购买率，避免客户流失。所以说，利用简信CRM对客户行为进行分析十分必要。

四、用户体系搭建（二）——如何用RFM划定用户层级

RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上RFM模型很多只是讲解了如何通过RFM解决和划定用户群体，但是很少有详细说明RFM模型的计算方式，本文讲解RFM模型的含义及应用以及如何使用SPSS计算RFM模型。

1、RFM模型概述

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、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。（摘自百度百科）

以上是百度百科对RFM模型的描述，说的比较复杂，简单的来讲RFM是通过统计用户最近购买时间（R），购买的次数（F），购买的金额（M）这三个维度来描述用户在群体中的位置。对于这三个维度的描述具体如下：

基于这三个维度，将每个维度分为高低两种情况，我们构建出了一个三维的坐标系。