周柃君

2020-08-13   阅读量: 47

Power BI

电商案例-活用客户价值模型分析思路

数据分析思路整理:

黄金公式:钱=流量*转化率*客单价

需要解决客单和转化率的问题

背景:女装

用户:活用老用户

方式:打折;上新;优化界面;短期内打造爆款(有用,畅销,降价)

目的:老用户完成转化;完成付费;付费多

人——货——场

场的本质是将人所需要的货以最直接和快速的方式展现给人。

场是连接人和货的方式。

数据分析的目的:

1.老用户的购买金额和购买量进行分析,告诉决策部门客户的购买倾向性(购买金额大和数量多)

2.如何提高客单,把人能够接受心理价位最高的产品提供给消费者,找消费者的心理价位(从消费者选择的品牌、颜色可以了解),把数据维度放在【品牌】上。

把消费者最需要的产品放在页面上,方便消费者能够以最快的速度找到产品。

电商分为两类:平台(如天猫、淘宝和京东等)和店铺(某某店)。

做广告需要大量成本。广告投放涉及到时间段的问题。

数据分析:需要了解消费者的购买习惯,分析消费者的购买高峰,广告投放时间段在购买高峰之前一段时间是最好的。用最小的成本达到最大的效益。

了解购买习惯 选对正确的广告投放时段 达到最大效益

需要分析消费者的购买习惯和购买倾向,用最少的钱达到最大的收益。

面向主体:刺激具有一定特征(购买共性)的消费者(效果好于用一种行为刺激所有人)。

将这部分具有购买行为共性的人群提取出来,涉及到用户的分层。

人群客户的分层有两种:一种涉及到复杂算法;二种用RFM模型(客户群体价值进行分层)—简单粗暴。

客户价值模型能够区分具有相似的购买行为和购买倾向的消费者。


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