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客户洞察使用教程

一、功能介绍

客户洞察分别从RFM分析、消费分析两个维度做客户分层,其中RFM分析是拆分为购买间隔时间R和购买频次F、购买间隔时间R和消费金额M两个二维模型;消费分析是将新老成交客户按消费能力、消费频次、复购周期三个维度分布。如需分群实现精细化运营,可以在客户-客户管理-客户分群中自定义人群。

 

二、场景举例

1、小盐是韩都衣舍的客户运营专员,她的运营核心目标,是将低频买家变为高频买家,将消费低的买家变为消费高的买家。在做周运营计划时,她都会先了解整体客户消费分布,再深入看每个等级会员消费分布情况,去制定对应的运营活动,并在活动后,查看数据变化情况。

2、小盐在9月1日~9月7日配置了优惠券、限时折扣、优惠套餐等活动,希望在活动月冲刺店铺销售额。活动前,小盐对近期消费了1次的客户,按照不同消费能力、营销兴趣进行了消息触达,对这批客户进行激活营销。活动结束后,小盐回去了解下客户消费特征是否如预期有了改变,进而复盘活动效果。

3、老王开了一家线上果蔬好物推荐商城,40多岁的他,把家乡的特产搬到了网上,并逐渐卖出了名堂,积累了一批老买家。老王也想搭建自己的会员体系,分层运营,但是并没有好的方法和思路,他需要运营案例与工具的协助。

 

三、适用商家

有赞微商城门店(原零售单店)、有赞连锁区域网店(原连锁L专业版/旗舰版)、有赞连锁同城云店、有赞微商城电商、有赞连锁-电商方案(注:自2024年1月1日0点起,有赞微商城基础版、有赞门店基础版不再支持增购【客户洞察】插件。)

 

四、功能路径

登录商城电脑端后台-数据 - 客户分析 - 客户洞察

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五、操作流程


1.RFM分析:支持筛选时间、店铺。

分别根据购买间隔时间和购买频次、购买间隔时间和消费金额做客户分层,该功能上用颜色深浅表示客户价值高低,左上角到右下角颜色变淡,价值也在递减。支持筛选不同时间段的数据,观察客群数量和占比的变化,从而对比所属时间的运营效果。连锁店铺可以通过筛选不同店铺,对比不同店铺的客群分布。

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2.消费分析:支持筛选时间、店铺、客户类型。该页面支持查看不同客户类型(新老成交客户)分布,可以根据数据做不同的运营策略。例如,如果是“新用户”导致的销售额目标没达成,可以对新用户发小额无门槛的折扣券,因为新用户往往还没有对店铺建立信任,不会第一次就购买很多。如果是“老用户”导致的销售额目标没达成,可以对老用户发高额满减折扣券,起到提升复购率的效果。

1)消费能力分析:描述新老客户按支付金额区间上的客户数、支付金额、支付件数分布。用于对比新老客的消费能力。

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2)消费频次分析描述新老客户按消费频次区间上的客户数、支付金额、支付件数分布。用于对比新老客的消费频次。

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3)复购周期分析:展示店铺有过复购行为的客户的平均复购周期,再从复购频次、支付金额两个维度拆解有复购行为的客户占比,用于描述不同复购周期的客户价值。

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六、说明

1.新/老成交客户:在统计时间内的成交客户中,其第一笔订单此前2年内无/有成交记录。

2.消费能力-客户数、购买频次、支付金额:客户身份以初始身份统计,数量累计计算。

举个例子:新成交客户A在1月1日下单支付了3个订单,分别支付10元、20元、30元,在1月14日支付了1个订单,支付90元,在1月15日支付了1个订单,支付100元。

原逻辑:在1/1-1/15内,支付金额在0-50区间内的新客+1,支付金额在200-250区间内的老客+1;购买3次的新客+1,购买1次的老客+1。

现逻辑:在1/1-1/15内,支付金额在250-300的新客+1;购买5次及以上+1。

 

3.平均复购周期:在统计时间内,平均复购周期=每个客户的平均复购周期之和/复购的客户数

原逻辑区别:原逻辑同一天多次复购在次数计算上为1次。

 

4.线下门店匿名流水客、分销订单不计入统计。

5.因部分统计会被四舍五入保留两位小数,所以会有0.01的误差存在。