判断客户价值,用好这3个数据分析模型就足够了!

教育   2024-10-24 16:44   黑龙江  

来  源:数据不吹牛

工作中,很多时候都是要在资源有限的情况下,去最大化的撬动效益。挖掘创造最大价值的用户,给用户分类针对性营销等,就是一种典型的应用。


本文将来谈谈常用的几个衡量客户价值的数据分析模型,以及它们的应用场景。这在用户运营、市场营销、客户管理等领域常常会用到。



01
使用帕累托模型判断重要客户


帕累托原则,又称二八原则,是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中,约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中,就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。


模型的解释:

  • 当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时,这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。 

  • 当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时,企业需要增加大客户的数量。

  • 当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时,企业的基础客户群需要拓展与增加。


模型的实际使用:

如下图某商场品牌商的销售额。一共10家客户,5家客户(50%)提供了80%的销售额,这就说明需要增加大品牌客户数量。(这个例子客户数量较少,不是非常恰当,大家理解意思即可)



带来大量销售额的客户必须认真对待和维护,如果客户数量大,尤其需要列出重点客户重点跟进,把有限的精力放在创造利润大的客户上。



02
使用四象限法判断最大客户


四象限最初是一个时间管理模型,按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限,以此便于对时间进行有效的管理。


模型解释:

运用在客户分析中,也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限,对我们的客户进行分组。


具体措施如下:

  • 销售额高和利润都高的客户:重点对待

  • 销售额高但是利润少的客户:一般保持

  • 销售额低但是利润高的客户:重点发展

  • 销售额和利润双低的客户:需要查明原因


模型的实际使用:

如图所示,每个销售大区与每个销售年份下的客户分布。



通过筛选数据,我们得到我们想要的客户信息。




03
使用RFM模型判断客户价值


RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法,他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标,衡量客户价值和客户创利能力。RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。


  • R——最后交易距离当前天数(Recency)

  • F——累计交易次数(Frequency)

  • M——累计交易金额(Monetary)



在这三个制约条件下,我们把M值大,也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”,其余则为“一般客户"和”流失客户“。基于此,我们产生了8种不同的客户类型。


模型的解释:



模型的实际使用:

RFM模型主要按照特定的要求将客户筛选出来。


以下是我建立的一个客户筛选可视化模板,可以整体看看客户的情况。



最后,以上模型也可应用在别的业务场景下。比如帕累托模型衍生出的ABC分类法,可用于产品分析。比如将70%,20%,10%的销售额比重把产品分为ABC三类,然后把重点的管理资源放在A,把较少的资源分配给C或者砍掉部分C商品,以达到资源管理的最优状态。



所以,模型的学习关键在于理解原理,以后各项分析都融汇贯通。


- END -


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