大数据智能分析如何赋能品牌店铺诊断？
上世纪80年代客户关系管理理念被提出，近些年被引入中国，企业开始树立客户为中心的发展战略，并在此基础上展开的包括判断、选择、争取、发展和保持客户所需来进行商业行为。在一开始，企业必须依靠专业的数据分析人员，和所谓的“老运营，老客服”来进行数据分析，以提炼出决策依据。而在此数字化，效率化的时代发展下，企业从单一的线上店铺管理，不断开始扩张成为以品牌为主要立足点的全渠道，多店铺，广运营的资源整合运营模式，最终将品牌效应裂变。那么所谓的“老运营，老客服”纵然有三头六臂日以继夜也无法满足企业对于数据分析的需求。而大数据智能分析，将成为企业解决此问题的关键钥匙。
何为大数据智能分析，企业利用相应的信息技术以及互联网技术来迅速整合，处理，分析企业数据库或数据集，快速得到结果，为向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务提供参考依据的过程，对于店铺来说，最终目标是以这些结果为依据，结合自家店铺实际，吸引新客户、保留旧客户以及将已有客户转为忠实客户。所以说它不仅仅是一个软件或系统，而是一个以工具为中心的新思维。
及时的进行企业店铺诊断，能够帮助其发现问题，并找到解决方法，不仅针对依托于淘系、京东、聚美优品等线上平台的独立或联营店铺，而且更加适合于拥有企业数据库，在品牌高度的基础上进行数据分析的企业对自己所有渠道和店铺进行决策管理。
前市面上有很多的CRM，ERP系统，或是平台自带的系统以帮助店铺进行诊断。但更多的品牌已经开始使用以人工智能为核心的大数据分析软件，让每一个运营人员都能自主的进行专业的数据分析。当一个品牌拥有多家店铺时，效率将呈指数级增长。那么下面分享一下做店铺诊断的通用维度，并以一款大数据智能分析软件-DataFocus作为工具，来展现如何赋能店铺诊断。
一、客户结构诊断
1. 全店复购率。
2. 活跃客户占比。（比如：最近3个月有动静客户。互动积分、询单、拍过、买过的、……）
3. 客单价分布。（单类目人群、跨类目人群）
4. 产品分布、回购周期。
5. 客户生命周期。
6. 等级分布。
7. 地区分布。
二、营销特征诊断
1. 日常ROI
2. 日常响应率（询单、意向、成交）
3. 日常邮件阅读、点击率
4. 日常优惠券使用率
5. 日常营销覆盖率
6. 日常短信退订率
7. 日常营销对比（营销组与对比组、短信与邮件、不同文案、不同周期）
三、服务体系诊断
1. 售前环节（页面、询单转化、静默转化、催付效果）
2. 售中环节（下单关怀、付款关怀、发货提醒、到达提醒、签收关怀、个性化包裹，分别覆盖的人群与承载的功能。以及成本和效果控制。）
3. 售后环节（退款关怀、新客二次培养任务、老客定期激活任务）
4. 日常服务（生日关怀、商品贴士、节日关怀、事件关怀、积分提醒）
5. 服务覆盖率
四、会员体系诊断
1. 等级名称个性化
2. 等级条件合理性
3. 会员权益吸引力
4. 会员宣传全面性（渠道：PC、手淘、微淘、包裹、短信、邮件、微博、微信）
5. 基本服务搭建（升级提醒、会员账单）
6. 会员变迁监控
五、营销体系诊断
1. 平台型活动客户计划
2. 店铺型活动客户计划
3. 精准老客主题策划活动
4. 各体系下计划总ROI
5. 各体系下计划总响应率
6. 营销覆盖率
7. 营销周期
8. 营销数据铺垫成长
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