掌握crm數(shù)據(jù)分析方法都在這了，都是干貨哦!

一個(gè)專(zhuān)業(yè)的crm專(zhuān)員想要做好營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的策劃與管理，不僅要不斷完善會(huì)員制度，同時(shí)還得會(huì)crm數(shù)據(jù)分析，因此這樣的專(zhuān)員對(duì)市場(chǎng)而言也是可遇不可求。但是針對(duì)CRM數(shù)據(jù)分析，小萬(wàn)為大家尋找到了一些每個(gè)人都能掌握的crm數(shù)據(jù)分析方法。

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一，KPI指標(biāo)分析

crm專(zhuān)員每天都要面對(duì)大量的會(huì)員數(shù)據(jù);會(huì)員基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、交易訂單數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)往往會(huì)使我們胡子眉毛一把抓。但是如果靜下心來(lái)先梳理一遍自己的業(yè)務(wù)，明確目標(biāo)。這么做是為了提升復(fù)購(gòu)率？還是為了減少營(yíng)銷(xiāo)成本？只有在目標(biāo)明確的前提下，我們才能更進(jìn)一步。

比如目標(biāo)是減少客戶(hù)流失，接下來(lái)就可以通過(guò)分析流失率，來(lái)了解客戶(hù)的總體流失情況。通過(guò)購(gòu)買(mǎi)頻率和消費(fèi)金額來(lái)細(xì)分會(huì)員。通過(guò)活動(dòng)響應(yīng)率和平均購(gòu)物折扣，來(lái)制訂客戶(hù)挽回的策略等等。

而流失率、消費(fèi)近度、活動(dòng)響應(yīng)率這些我們都用到了大量的KPI指標(biāo)。因此KPI是一個(gè)很實(shí)用的風(fēng)向標(biāo)。

二，RFM模型分析

雖然適用于crm數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)模型有很多，但是根據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析顯示要說(shuō)在客戶(hù)關(guān)系管理領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的，當(dāng)屬RFM模型。

RFM的分析過(guò)程大致可以分為四步:

1．準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

從系統(tǒng)中拉取訂單交易數(shù)據(jù)，從中篩選出包括店鋪名稱(chēng)、訂單編號(hào)、VIP卡號(hào)、VIP姓名、VIP種類(lèi)、付款時(shí)間、實(shí)際付款金額等等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

刪除因門(mén)店不規(guī)范錄入造成的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，以及因贈(zèng)品的數(shù)據(jù)。然后根據(jù)公式算出累計(jì)付款金額。

3.劃分等級(jí)

4.賦值計(jì)算

三，客戶(hù)細(xì)分  

在RFM模型的基礎(chǔ)上演化出來(lái)的客戶(hù)細(xì)分方法有很多種。有的通過(guò)SPSS軟件，用K-MEANS算法先將客戶(hù)進(jìn)行聚類(lèi)，反過(guò)來(lái)尋求業(yè)務(wù)上的解釋。有的利用客戶(hù)價(jià)值矩陣，通過(guò)平均消費(fèi)金額和消費(fèi)頻次兩個(gè)維度將客戶(hù)分成樂(lè)于消費(fèi)型、不確定型、優(yōu)質(zhì)型和經(jīng)常型客戶(hù)四種類(lèi)型。

RFM上都是重要價(jià)值客戶(hù)，需要好好保持；交易金額和次數(shù)都很高，因此最近無(wú)交易的客戶(hù)，需要進(jìn)行老客喚回；而最近有交易且金額很高的深耕客戶(hù)，是我們需要重點(diǎn)花精力的培養(yǎng)對(duì)象。每一種細(xì)分都能在實(shí)際業(yè)務(wù)中找到相對(duì)應(yīng)的客戶(hù)類(lèi)型，在此基礎(chǔ)上，針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)舉措才有意義。

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