Tableau商業分析從新手到高手 第二部分 客戶主題分析

第一部分 産品主題分析

請參照第一篇産品主題分析

第二部分 客戶主題分析

本系列是參照《Tableau商業分析 從新手到高手》網盤提取碼fvyn 做的一些筆記，這本書所用到的資料在這裡網盤提取碼akuy。文章主要是資料分析思路，具體的技術實作看書對應的“技術實作”。

文章目錄

• 第一部分 産品主題分析
• 第二部分 客戶主題分析
• 前言
• 第五章 拒絕平均人：對客戶進行合理的分群
• • 1.聚類規模和消費金額條形圖
  • 2.消費頻次以及消費金額趨勢線
  • 3.不同群體各類産品消費情況
  • 4.消費頻次和類平均消費價格散點圖
• 第六章 重塑客戶漏鬥：研究客戶流失模式，識别關鍵因素
• • 1.會員留存情況
  • 2.漏鬥圖
  • 3.不同生命期會員留存圖
  • 4.不同組首次購買産品熱力圖
  • 5.客戶留存檢測儀表盤
• 第七章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期結合
• • 1.最後一月消費會員生命周期構成
  • 2.消費頻次及金額散點圖
  • 3.加入了生命周期顔色映射的散點圖
  • 4.RFM_L散點圖
• 第八章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客戶對價格優惠的态度觀察
• • 1.使用者獲券數及用券散點圖
  • 2.用券比率分析
  • 3.不同品類在不同折扣情況下銷售變化情況

前言

本部分通過幾個案例探讨以客戶為次元的資料分析，包括以下幾個主題：

1.客戶合理分群

2.客戶留存分析

3.客戶生命期分析

4.産品促銷反應分析

第五章 拒絕平均人：對客戶進行合理的分群

為了合理地在一個比彙總資料更細、比商品消費細節更高地層級上歸納出客戶的購買行為特征，我們一般會根據需要重新計算生成一些特征名額，然後依據群體劃分的商業目标選擇一些名額，使用聚類算法進行聚類。

1.聚類規模和消費金額條形圖

我們繪制群體聚類規模和群體消費金額的條形圖，可以觀察到劃分出的群體聚類規模并不均勻，3個群體規模較大，其他的幾個群規模較小。不同群集貢獻的購買金額和叢集規模并不完全對應。

2.消費頻次以及消費金額趨勢線

靠近圖形右上方的群體：消費累計次數多，累計金額多，點的大小相對較小。說明多數購買的是低價格産品，多次的消費行為累高了金額，推測主要是生活常用品消耗使用者，并且屬于客戶生命周期比較長的客戶。

按照不同叢集添加趨勢線，觀察不同群體的消費頻次和消費金額的關系，有看到有的叢集以更少的産品消費頻次貢獻了更多的消費額，譬如1，5，8，9叢集，叢集10數量太少，觀察到的行為偶然性太大，可以暫時忽略。

3.不同群體各類産品消費情況

我們分開觀察每個叢集在不同大類上的購買數量和購買金額，圖形的柱狀為叢集的品類購買記錄數，區域圖為叢集品類消費金額。

舉例說明：叢集1的總體規模不大，該群體行為顯示了比較有趣的模式，在服裝、化妝品和數位産品上都表現出了一定的購買傾向，群體中非常可能有大部分夫妻協同購物者，我們可以稱之為“恩愛的協同家庭”。

4.消費頻次和類平均消費價格散點圖

由上圖我們可以更加清晰觀察不同叢集購買頻次和購買産品的平均價格水準模式，譬如叢集規模最大的叢集3，購買頻次和平均購買價格水準都較低。

第六章 重塑客戶漏鬥：研究客戶流失模式，識别關鍵因素

經典營銷學的理論，早已從各個角度證明了與老客戶做生意比新客戶的成本更低。但是在現實中，很多企業在老客戶的維持和留存上，并沒有采取什麼特殊的政策，老客戶的流失還是比較嚴重的。那麼企業應該如何用好資料，做好老客戶的分析、維持和營銷管理呢？

以下用一個既有實體店又有電商店的母嬰企業案例來與大家分享。

1.會員留存情況

圖形的縱軸為使用者注冊會員月份，橫軸為會員使用者購買時間所對應的時間。每個柱子代表，在縱軸對應月份注冊會員并在橫軸對應月份有購買行為的會員人數。每一行第一個柱子代表，橫軸對應月份并在注冊當月有購買行為的使用者，顯然在注冊會員初期，使用者的購買行為最為頻繁。

這裡需要注意的是因為每個使用者的時間窗不同，采取建構篩選器“購買點會員生命周期”為0-12月（不考慮12-18月），進而保證了每個使用者從注冊開始有12個月的觀察期。最後也可以看出，每一行的變化模式相似，則說明不同時期注冊的使用者存留情況接近，留存時間和注冊時間沒有明顯的關聯關系。

2.漏鬥圖

對圖形做了翻轉和對稱複制，繪制成大家更熟悉的漏鬥圖，可以更明顯地看出，雖然有一些小差異，但總的會員留存模式比較接近。新注冊會員在第二個月複購入數大幅度的減少，但在之後的時期會有比較穩定的複購頻率。

3.不同生命期會員留存圖

是否大規模使用者市場留存率就是這種水準呢？我們再來觀察一下不同地域使用者的留存情況。并增加了一個時間次元的字段，增加了一條會員留存曲線（橙色線）。

按照這個标準，我們根據第12個月的客戶留存情況，将不同購買地域使用者歸納為三個不同等級組，其中得分最高的是SDWF（山東濰坊）組，最低的是WEB（電商平台）組，接下來可以以這兩組進行更加深入的研究。

4.不同組首次購買産品熱力圖

接下來繪制不同組首次購買産品熱力圖，觀察不同留存率的首次消費的品類情況，顔色越深的單元格代表購買數量越多。

首先發現，通過網絡注冊的電商使用者行為模式和實體店的客戶購買模式非常不同，電商使用者注冊之後每個月的留存率普遍低，說明想要維護資訊管道高度發達、普遍具有“比價購買”行為模式的網絡使用者很困難。

留存率最高的SDWF地區的使用者，首次購買行為中防尿用品的平均購買量高于其他群體。這是偶然行為，還是在營銷上可以産生價值的持續特征資訊？如果客戶注冊初次購買行為中努力多促成這種産品的消費，是否會提高留存率呢？這個問題在目前資料集中無法擷取答案。

5.客戶留存檢測儀表盤

儀表盤（Dashboard）通常需要按照企業的管理思路與使用習慣來設定，另外不同層級的管理級通常具有不同的報表權限，是以還需要考慮到高層、中層和基層的管理視角。

第七章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期結合

“RFM”架構包含以下三個名額，解釋起來非常簡單：

1.Money,代表客戶總的銷售額度

2.Frequency，代表客戶購買頻次

3.Recently，代表客戶最後購買點時間距離目前時間的差

1.最後一月消費會員生命周期構成

首先觀察資料集内最後一個月内有消費的客戶，以30天為間隔繪制直方圖。可以看到，最後月份有消費行為的客戶，以生命期1年期左右的客戶為主，2-3年的老客戶也具有相當的比重。就零售業來說，客戶生命周期的結構還算健康（因為觀察複購客戶行為，是以資料中排除了當天辦卡當天消費的使用者）。

2.消費頻次及金額散點圖

觀察消費頻次及金額散點圖，繪制一條過原點的趨勢線，圖中顔色比較深的區域。是很多點重疊在一起。多數點圍繞在趨勢線附近，說明多數消費行為的客單價的水準相對比較穩定。

從通過原點拟合的趨勢線（回歸線）系數可以看到，客單價平均在200元左右（無截距回歸線的系數代表客單價平均水準）。

3.加入了生命周期顔色映射的散點圖

加入了生命周期顔色映射的散點圖，觀察所有客戶最後一次消費的時間點距離2014年8月1日的天數。比較小的R值對應比較鮮豔的顔色，代表最後一次消費時間距離分析點時間比較近，客戶仍然活躍。現在可以更加清晰地看到，靠近右上方的、相對而言消費頻次和總金額比較高的使用者，多數是較活躍的使用者。

4.RFM_L散點圖

我們進一步探查這些活躍的、消費額較高的群體，在最後的消費時間點都是處于生命周期的什麼狀态？是一些老客戶呢，還是生命期中等的客戶，抑或是剛剛注冊的新客戶？

在圖形中加入客戶最後一次消費時間點的生命周期資訊，以圖形大小來表示。觀察不同消費狀态的客戶生命周期狀态，我們看到，顔色鮮豔的活躍使用者群體中，消費頻次和金額比較高的使用者，他們中的多數生命期比較長（資料點相對較大）。

另外，有一小部分點很小，但是消費頻次或消費金額和群體平均水準相對比較高，這說明這些使用者在相對短期的期間累計了較高頻次的消費次數或消費金額，這為我們提供了一個值得追蹤的客戶群體的線索。

第八章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客戶對價格優惠的态度觀察

本案例來源于Bizinsight分析過的一個企業案例，本章将利用其中消費者優惠券研究和價格彈性研究的部分内容做示例。

1.使用者獲券數及用券散點圖

散點圖代表了大多數時候優惠券促銷的真實情形：左下角密集，其他區域分散。請注意橫軸與縱軸的刻度比例尺不相同。圖中每個點代表一個客戶。左下角的點密集，表示大多數客戶獲得了100張優惠券使用了不足20張。圖中還有許多稀疏的點，隻代表了不同客戶對優惠券促銷的反應不同。散點圖中那些分布上下左右不同位置的點，至少證明了一件事：人群存在差異，“優惠券”營銷值得深入研究。

2.用券比率分析

增加一個【用券比率】字段，然後按10%對字段進行分割，繪制該字段的直方圖，如下圖所示：我們可以看到，前三個柱明顯比其他柱體高，說明使用了所獲得優惠券30%以内的客戶占絕大多數。

看到了以上資訊，我們需要進一步了解這種用券比率差異，是随機出現的，還是受到某些因素的影響，比如地域的差異、産品差異等。這裡先觀察一下不同地域的優惠券使用比，在散點圖中增加不同地域名額來衡量。

增加顔色來差別不同的區域，如下圖所示，看到不同地域在圖形中分布确實不同，但因為點互相交叉覆寫，是以無法清晰地看出每個區域地比率，是以為每個區域增加趨勢圖。

3.不同品類在不同折扣情況下銷售變化情況

按照商品類别繼續繪制資料條形圖，進一步觀察不同品類在不同折扣情況下的銷售變化情況，這裡排除了每個價格中購買次數小于100的商品品類。從下圖可以看出，洗衣用品在接近半價的時候，有最高銷售量；嬰兒紙類用品，勉強符合"降價越多，銷售量增加越多"的趨勢；但在牛奶粉上，客戶對于國底的折扣并不敏感，7折左右時銷售量最好，但價格繼續降低時銷售并沒有獲得顯著的上升。

綜合看來，消費者有自己的價值判斷，并非産品“越便宜越買賬”，一些産品莫名其妙的超低價可能會引起消費者的警惕。