数据分析实战

客户分析或者说用户分析，是一种利用用户数据（从用户统计数据到购买行为）来进一步了解客户习惯、偏好、需求和决策的方法。

而用户分析报表则能够从根本上了解客户在购买产品时的需求，并可以根据这些需求进行优化，从营销活动到在线或店内购物体验，再到购买后的一系列流程。

用户分析报表可以回答以下几个问题：

你的用户是谁以及他们的共同点（不同点）是什么？他们的目标什么影响了他们的决策他们的决策过程他们愿意花多少钱他们是否会重复购买以及重复购买的声音哪些内容、产品和活动最能引起他们的共鸣而有了这些问题的答案，你的业务规模会以一种想象不到的速度扩张，你的用户服务也会越来越完善！

那么该怎么做一张直观有效的用户分析报表呢？下面我将分为三步给大家做演示，成品参考：客户数据分析报表

第一步：确定你要分析哪些数据？用户/客户数据分析涉及多个数据类型，涵盖了用户行为、人口统计、交易历史、互动情况等方面。以下是一些常见的用户/客户数据类型：

1. 人口统计数据（Demographic Data）年龄（Age）：不同年龄段的客户行为和需求会有所不同。性别（Gender）：性别可能影响购买决策和产品偏好。地理位置（Geographical Location）：客户所在的区域可以影响物流、营销策略和产品需求。收入水平（Income Level）：客户的购买力和偏好可能随收入水平变化。职业（Occupation）：职业可能影响客户的需求和购买行为。教育水平（Education Level）：教育背景可能与产品使用习惯和偏好相关。2. 行为数据（Behavioral Data）网站浏览记录（Website Browsing History）：用户访问的页面、停留时间、点击的链接等。购买历史（Purchase History）：过去购买的产品、购买频率、购买金额等。搜索历史（Search History）：用户在网站或应用上搜索的关键词。互动记录（Interaction History）：用户与客服的互动、评价和反馈。应用使用情况（App Usage）：用户使用移动应用的频率、时长、功能使用情况等。3. 交易数据（Transactional Data）订单信息（Order Information）：订单编号、产品信息、购买数量、总金额等。支付方式（Payment Method）：用户选择的支付方式（如信用卡、支付平台等）。购买时间（Purchase Time）：订单生成的时间和日期。退换货记录（Return and Exchange Records）：用户的退货、换货请求及原因。4. 互动数据（Interaction Data）邮件互动（Email Interactions）：邮件的打开率、点击率、回复情况等。社交媒体互动（Social Media Interactions）：用户在社交媒体上的点赞、评论、分享等行为。客服互动记录（Customer Service Interactions）：与客户服务团队的沟通记录，包括电话、在线聊天、电子邮件等。5. 心理数据（Psychographic Data）兴趣爱好（Interests and Hobbies）：用户的兴趣领域和业余爱好。价值观（Values and Beliefs）：用户的价值观和信念，可能影响其购买决策。生活方式（Lifestyle）：用户的生活方式和日常习惯。6. 技术数据（Technographic Data）设备类型（Device Type）：用户使用的设备类型（如智能手机、平板电脑、桌面电脑等）。操作系统（Operating System）：用户设备的操作系统（如iOS、Android、Windows等）。浏览器类型（Browser Type）：用户使用的浏览器（如Chrome、Safari、Firefox等）。网络供应商（Internet Service Provider）：用户的网络供应商信息。7. 情感数据（Sentiment Data）评价和反馈（Reviews and Feedback）：用户对产品或服务的评价和反馈，包含正面和负面情感。社交媒体情感分析（Social Media Sentiment Analysis）：通过分析用户在社交媒体上的发言，了解其对品牌的情感倾向。8. 客户生命周期数据（Customer Lifecycle Data）客户获取（Acquisition）：客户第一次接触品牌的渠道和方式。客户保留（Retention）：客户的活跃度、忠诚度、流失率等。客户价值（Customer Value）：客户的终身价值（CLV）、平均订单价值（AOV）等。‍注意：并不是所有的用户分析都要分析到上面的数据项的，你可以根据你的需求挑选几项进行分析，比如我上面的哪个分析报表模板，就是基于企业销售的需求，做出来的数据分析。

第二步：选择合适的数据分析方法用户数据分析的方法多种多样，可以根据分析目标、数据类型和具体需求选择合适的方法。以下是一些常见的用户数据分析方法：

1. 描述性分析（Descriptive Analytics）描述性分析用于总结和解释历史数据，帮助理解用户行为和趋势。

统计分析（Statistical Analysis）：使用平均值、中位数、标准差等统计指标描述数据特征。数据可视化（Data Visualization）：通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）展示数据分布和趋势。聚类分析（Clustering Analysis）：将用户分为不同群体，识别相似特征。2. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）EDA用于发现数据中的模式、关系和异常值。

散点图（Scatter Plot）：用于观察两个变量之间的关系。箱线图（Box Plot）：用于展示数据分布及异常值。相关分析（Correlation Analysis）：计算变量之间的相关系数，识别变量间的线性关系。3. 诊断性分析（Diagnostic Analytics）诊断性分析用于查明数据中发生变化的原因。

假设检验（Hypothesis Testing）：检验两个或多个变量之间的假设关系。因果分析（Causal Analysis）：通过实验设计（如A/B测试）确定变量之间的因果关系。路径分析（Path Analysis）：分析用户在网站或应用中的行为路径。4. 预测性分析（Predictive Analytics）预测性分析用于基于历史数据预测未来趋势和用户行为。

回归分析（Regression Analysis）：建立回归模型预测数值型目标变量。分类分析（Classification Analysis）：使用分类算法（如决策树、随机森林、逻辑回归等）预测类别型目标变量。时间序列分析（Time Series Analysis）：分析时间序列数据，预测未来的趋势和变化。5. 规范性分析（Prescriptive Analytics）规范性分析用于提供建议和决策支持，优化业务策略。

优化算法（Optimization Algorithms）：寻找最优解决方案（如线性规划、整数规划等）。决策分析（Decision Analysis）：使用决策树、贝叶斯网络等方法，支持决策过程。模拟分析（Simulation Analysis）：通过模拟不同场景，评估潜在结果。6. 行为分析（Behavioral Analysis）行为分析用于研究用户在网站或应用中的具体行为。

点击流分析（Clickstream Analysis）：分析用户点击路径和行为模式。漏斗分析（Funnel Analysis）：分析用户在特定转化路径中的流失情况。用户分群（User Segmentation）：根据行为特征将用户分为不同群体，进行细分分析。7. 生命周期分析（Lifecycle Analysis）生命周期分析用于研究用户在不同生命周期阶段的行为和价值。

客户生命周期价值（Customer Lifetime Value, CLV）：预测用户在整个生命周期内的总价值。用户留存分析（Cohort Analysis）：分析不同用户群体的留存率和行为变化。流失分析（Churn Analysis）：识别可能流失的用户并采取预防措施。第三步：选择合适的工具进行分析这个就看你们自己的需求了，如果是简单的数据分析，用excel也完全够了，如果是一些复杂的分析，excel就不够用了，可能需要用到一些专门的数据分析工具。

下面给大家用一个【RFM分析】的例子来演示下，具体怎么做用户分析。

RFM分析FM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：

最近购买时间（Recency）：指客户最近一次购买的时间。最近购买时间越短，说明客户越有可能再次购买。购买频率（Frequency）：指客户在一段时间内购买的次数。购买频率越高，说明客户越有可能成为忠实客户消费金额（Monetary）：指客户在一段时间内购买的总金额。消费金额越高，说明客户越有可能是高价值客户。这三个要素构成了数据分析最好的指标。

设计思路创建数据流对原始数据进行加工。实现思路如下所示：

1）创建数据流，选择需要进行 RFM 分析的数据表单以及所需字段。2）对数据进行加工，计算每个客户最近消费距离时间。3）新建仪表盘，以数据工厂计算的数据为数据源，再计算出剩余 2 个指标。预期效果实现步骤1.新建数据流在数据工厂处新建数据流进行 RFM 分析，也可以自己参照模板中的分析结果。如下图所示：

2.选择数据源选择销售订单表作为数据源，字段选择客户基本信息、订单基本信息、订单金额以及审批结果等数据。

3.筛选数据筛选已经审核通过的订单数据作为计算数据：

4.计算每个客户最近消费距离时间添加「字段设置」节点，新增计算字段--公式计算：

公式如下：

5.重命名和保存计算完毕后，将数据流连向输出节点，更改输出节点名称（即输出表名称）并保存整个数据流。如下图所示：

6.计算客户的消费指标接下来计算每个客户的消费指标。针对每个客户的关键指标三个：

最近购买时间（Recency）：指客户最近一次购买的时间。最近购买时间越短，说明客户越有可能再次购买。购买频率（Frequency）：指客户在一段时间内购买的次数。购买频率越高，说明客户越有可能成为忠实客户消费金额（Monetary）：指客户在一段时间内购买的总金额。消费金额越高，说明客户越有可能是高价值客户最近消费天数R新建或者进入已有的仪表盘，新建统计表，选择刚刚计算好的「客户RFM模型」作为数据源：

将「客户名称」和「销售订单距离今天天数」字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：

指标的汇总方式选择「最小值」：

选择合适的图表类型并设置好图表样式，即完成了最近 RFM 中消距今费天数（R）的分析。

购买频率F统计表创建以及数据源选择与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。

接下来，将「客户名称」和「销售订单编号」字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：

指标汇总方式计数即可：

其他设置与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。

消费金额M统计表创建以及数据源选择与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。

接下来，将「客户名称」和「订单金额合计（含税）/元」这两个字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：

整个 RFM 模型的数据统计就完成了：

也可以通过 透视表 将几个指标在同一张图表中进行展示：

篇幅原因，这篇就写到这里，后续也会继续围绕客户分析出一系列专题内容，包含：

客户数据分析模型拆解客户分析实战例子客户数据分析的常见用例感兴趣的宝子们也可以蹲蹲~