这个大数据时代,很多行业都开始挖掘企业自身的大数据价值,而在数字化竞争越来越白热化、同质化的今天,对于企业的客户数据分析来说,如何让辛辛苦苦引进来的新客变成老客,老客不流失成了一大难题,每个行业都会面临此问题。不仅如此,在数字化交易的背景下,越来越多的商家开始使用诸如DataFocus、集客CRM等做数据分析,以想要做数据化营销。但无论工具怎么先进,分析还是得靠数据分析师的人脑和思维,以思维驱动工具。思维驱动的意义就在于看到数据的呈现,能够了解其背后含义,并剖析其影响因素,从而辅助决策。那么本篇我们就以真实数据来列举一些客户分布数据的解读示例。

(由于数据保密性考虑,数据呈现仅以文字描述),以下是某化妆品企业客户数据。

数据呈现:

1、各省市客户分布无明显差别,偏远地区的客户数并不少。

2、就客单而言,偏远地区如西藏、青海、宁夏、新疆等反而高于其他地区。

数据意义:

分析不同地区的销售情况,为企业广告投放提供参考依据(长尾理论)

影响因素:

  1. 人口消费水平 2、推广侧重和力度 3、区域发达程度和网购、线下体验普及程度

再是某食品客户数据:

数据呈现:

1、各省客户占比和金额占比趋势不成正比,也就是说,购买客户数多的省份,金额没有赶上客户的趋势。

2、通过客件数来看,排名较后的西藏、新疆、青海、宁夏、上海、北京、内蒙古、云南等客户对品牌的认可反而更高;

3、地区回购趋势与客件数基本吻合。

数据意义:

分析不同地区的销售情况,为企业广告投放提供参考依据。

影响因素:

1、人口消费水平 2、推广力度 3、区域发达程度

以上来看,在分布方面,数据的解读方法是大同小异的,无非几个主要影响因素。数据解读之后真正有价值的应是执行方案,我们可以按如下思路进行数据分析后的实战操作。

1、流量精准化:广告定向投放

后期推广可重点关注山东、上海、北京、天津、云南、内蒙古和新疆等,如果是网店,则为投放钻展、直通车做参考。

2、对于偏远地区,维护好老客

对于客户数多、客单客件、回购高的偏远地区,可重点关注物流,做好跟踪;完善个性化包裹,加固包装,提升体验。

3、考虑仓储设点

取偏远地区中间点设置仓库,提升流转速度

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