为什么要分析电商用户数据？详解两大年夜用户数据分析维度！

本文将从客户画像剖析、客户细分两个用户数据剖析角度，详细阐述零售电商如何利用数据剖析提升运营效率和市场竞争力。
通过FineBI等BI可视化工具的运用，我们将展示如何轻松构建RFM模型，实现客户细分，并创建可视化数据剖析模板，直不雅观展示RFM模型的运用效果。

在接下来的内容中，我们将一起探索数据剖析的奥秘，学习如何将抽象的数字转化为详细的商业洞察，为电商企业的决策供应数据支持，推动企业的持续创新和发展。

注：本文所有剖析图表均利用FineBI制作完成

电商行业剖析用户数据的主要性不容忽略，它在从多个方面对业务发展起到了关键浸染：

对用户数据的剖析紧张从客户画像剖析和客户细分两个维度展开。

在店铺的日常运营中，深入剖析客户画像是至关主要的一环。
只有通过精确的数据剖析和研究，才能构建出详尽的客户画像，并据此进行针对性的需求定位。
这不仅有助于锁定目标客户群体，还能有效提升发卖古迹和成交率。

在剖析过程中，我们须要综合考虑多个成分，包括客户的时段分布、地域分布、特色分布以及行为分布等。
个中，特色分布涉及到客户的消费层级、性别以及是否为店铺的新老访客等；而行为分布则包括客户通过哪些关键词搜索进入店铺、浏览量在不同韶光段的分布情形等。

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时段分布反响了客户访问和下单的韶光范围，是客户画像数据中不可或缺的一部分。
通过剖析时段分布，店铺可以节制客户访问的高峰时段，并据此安排商品上架，以吸引更多流量，提高商品权重，从而对店铺运营产生正面影响。

以下图为例，趋势图直不雅观地展示出大部分用户不才午晚上会比较生动，个中21到22时，是一天当中最生动的时段，成交量也是这一时段最高。
因此，店铺可以在这个时段安排新品上架，以期得到更高的曝光率和发卖古迹。
通过这样的策略，店铺能够更好地把握客户需求，实现精准营销，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

2、地域分布

地域分布是衡量客户来源的主要指标，它揭示了访问和购买店铺商品的客户紧张来自哪些地区。
通过剖析地域分布，我们可以得到两类关键数据：访客数占比排名TOP10和下单买家数占比排名TOP10。
这些数据为构建客户画像供应了主要依据，有助于我们更有针对性地开展推广和营销活动，从而吸引更多流量，提高下单转化率。

以下图为例，批发北中国区的用户数量处于较高的水平，针对这些重点地区，店铺该当加大商品推广力度，优化运营策略，以吸引更多潜在客户。

3、特色分布

特色分布则涵盖了消费层级、性别和店铺新老访客等多个维度。

（1）消费层级

消费层级则反响了客户的消费能力。
根据客户的购物价格偏好，系统会自动将客单价划分为不同的级别。
通过剖析消费层级，店铺可以更准确地定位客户群体，为商品定价供应主要参考。

如下图所示，进店客户消费的价格区间紧张集中在0-13元。
如果店铺商品定价远高于这一区间，如20元，客户可能会以为价格过高，超出预算，从而影响下单转化率。
因此，客单价与消费层级越匹配，下单转化率就越高。

（2）性别

性别信息是客户画像中不可或缺的一部分。
通过记录进店访客的性别，可以更深入地理解客户群体的性别构成，并据此剖析不同性别的下单转化率。
这一数据对付商品主图、详情图的设计，以及店铺整体风格的打造都具有主要辅导意义。
例如，针对男性或女性客户，我们可以设计不同的版式，以更好地吸引目标客户群体。

下图展示了该店铺访客的性别分布情形，为我们供应了宝贵的参考信息。

（3）新老客

常日来说，老客户的下单转化率要高于新客户，这是由于老客户已经对店铺的商品有了一定的利用体验，对店铺的信赖度也更高。
然而，新客户的引入对付店铺的长远发展同样至关主要。
因此，无论是新客户还是老客户，都是客户画像的主要组成部分，须要我们给予同等的重视。

下图展示了该店铺新老访客的分布情形。
通过这一数据，我们可以理解店铺的客户构成，剖析新老客户的店铺访问情形，从而制订更有针对性的营销策略。
例如，针对老客户，我们可以推出会员专属优惠、积分兑换等活动，以提高客户忠实度；针对新客户，我们可以加大宣扬力度，供应新人专享优惠，以吸引更多新客户的关注和购买。

4、 浏览量分布

在电商领域，深入理解客户的行为模式对付提升发卖古迹至关主要。
个中一个关键的剖析维度是行为分布，它涵盖了客户通过特定关键词搜索店铺的行为，以及他们在店铺内的浏览习气。

首先，让我们看看来源关键词TOP10。
这些关键词是客户用来找到我们店铺的热门搜索词，它们反响了客户的兴趣点和购买意图。
通过剖析这些关键词，我们可以洞察到客户最感兴趣的产品类型或做事。

接着是浏览量分布，它揭示了客户在店铺内浏览的页面数量。
淘宝平台会追踪并统计这些数据，帮助我们理解客户的浏览行为。
可以清晰地看到哪些页面最受欢迎，哪些产品吸引了最多的关注，从而优化页面布局和产品展示。

此外，淘宝平台还会根据访客的特色、浏览行为和购买习气，为店铺贴上独特的标签，塑造店铺的品牌形象。
这不仅有助于我们更好地理解客户，还能吸引那些与我们品牌形象相匹配的客户。

在零售电商的运营中，客户细分管理是一项至关主要的策略。
它涉及到将企业的客户群体按照特定的标准划分身分歧的子群体，以便更精准地知足每个群体的独特需求。

客户细分，实质上是一种分类过程，企业通过这一过程将现有的客户按照既定的分类指标划分为不同的群体。
这样做的目的是为了识别出不同客户群体的特定需求，进而能够为每个群体量身定制营销策略。
这种方法不仅能够提升客户的满意度，还能增强忠实度。

进行客户细分时，企业常日会考虑以下几个成分：客户的代价、需求、偏好等。
每个客户群体内部成员之间存在共性，而不同群体之间则表现出差异。
客户细分的理论根本包括但不限于以下几点：

RFM模型是一种基于客户行为数据的剖析工具，由美国数据库营销研究所的Arthur Hughes提出。
RFM模型通过三个关键要素——最近一次消费韶光、消费频率和消费金额——来对客户进行分类。
这三个要素分别代表了：

（1）Recency (R)

客户最近一次消费间隔现在的韶光。
R值较小意味着客户生动度高，与企业建立新交易的可能性较大；R值较大则可能表示客户生动度低落，乃至可能已经流失落。

（2） Frequency (F)：客户在一定周期内购买商品的次数。
F值较高表明客户消费意愿强烈，忠实度高；F值较低则可能意味着客户生动度不敷，有流失落风险。

（3）Monetary (M)：客户在一定周期内的总消费金额。
M值较高显示客户为企业带来的代价较大，是企业的紧张盈利来源；M值较低则可能表明客户的购买力或购买意愿较弱。

通过RFM模型的运用，企业能够更清晰地识别出不同代价的客户群体，从而制订出更加有效的营销策略，以实现资源的最优配置和客户代价的最大化。

RFM模型的构建事理并不繁芜，实际上，纵然是利用Excel也能够实现。
然而，利用Excel进行搭建每每须要编写大量的函数和代码，这使得全体过程显得较为繁琐。
幸运的是，随着技能的发展，越来越多的数据剖析师开始转向利用BI可视化工具来构建此类剖析模型。

FineBI作为一个高效的自助式剖析平台，它供应了企业级的商业剖析工具，适用于各种业务场景的数据剖析。
FineBI的图表设计既都雅又直不雅观，操作大略易上手，而且构建模型时并不哀求用户具备高度专业的数据挖掘技能。
它能够帮助业务职员系统化地方案、实行、评估和优化一个全面且高度定制化的客户需求管理操持。

接下来，我将利用FineBI作为工具，逐步辅导大家如何搭建RFM模型：

首先，我们通过剖析客户名称、消费韶光和消费金额，提取出R（最近一次交易间隔）、F（交易频率）、M（交易金额）这三个关键指标。

RFM分箱

接下来，我们为数据记录添加R、F、M三个字段，并为这些指标设定评分规则。
这个过程称为分箱。

固定例模：例如，过去24小时内购买的客户得5分，3天内购买的得4分，依此类推。
这种方法适用于个人客户，但需定期调度分数范围以适应业务增长。

AHQ分级：适用于数据量大且质量高的情形，通过排序和位置来分配分数，实现客户均匀分配。

用户分类

在为R、F、M赋值后，我们须要根据这些值来判断每个记录的水平高低。

末了，利用RFM模型细分的结果，我们可以创建多种可视化数据剖析模板。
通过一个经典的DashBoard，我们可以直不雅观地展示RFM模型的运用，帮助我们更好地理解客户细分并制订相应的营销策略。

四、 总结

在本篇文章中，我们深入磋商了零售电商用户数据剖析的主要性及其在实际运营中的运用。
从个性化推举到市场细分，从提高转化率到库存管理，客户数据剖析在电商业务的每一个环节都发挥着至关主要的浸染。
通过对客户画像的细致剖析，我们不仅能够更好地理解客户行为，锁定目标客户群体，还能够制订出更加精准有效的营销策略。