客户数据分析方案,数据分析方案的设计思路

比如电信行业的CDR，零售、制造或者其他以产品为中心的行业的RFID数据，制造业(尤其是汽车、消费电子)的机器人的传感器数据，都是各个行业非常重要的数据。理解非结构化大数据非结构化信息主要是指用文字表达的人类语言，与大多数关系型数据有很大区别。你需要使用一些新的工具进行自然语言处理、搜索和文本分析。

客户是企业生存和发展的基石。企业只有充分了解自己的客户才能制定相应的营销策略，提高转化率，达到客户满意度。客户的反应性可以用来指导企业的销售策略；他们的意见和建议可以为企业改进产品和服务提供支持。分析现有的客户不仅可以挖掘更多潜在的销售机会，还可以改进服务模式，做好客户的维护工作，为开发新的客户做准备。

这个时候，我们就可以使用CRM系统了。通过简单的CRM系统，我们可以从以下几个方面进行分析客户，从而帮助企业进行科学决策。1.客户基本信息分析简信CRM的客户管理委员会对客户的分析是多维度的，包括姓名、性别、年龄、联系方式、住址、职业、客户号等基本情况。在开发和维护过程中不断完善客户的数据，可以帮助企业形成对客户的基本认识，有利于以后的维护。

do 数据分析，我们需要从两个方向入手:1。数据培育是数据分析的有效基础设施，并不是所有的数据都可以用于数据分析。企业要重视数据，也要重视数据积累。例如，许多企业意识到信息化和数字化的重要性，并将商业智能BI的部署提上日程。

BI这种数据仓库为了培养高质量的数据，必须提前规划好数据培养，动员企业全体员工共同完成数据管理机制。这不是短时间内可以完成的事情，而是需要员工在日常经营活动中按照统一的流程和规范生产和管理数据，长期坚持，在经营活动中沉淀数据，逐步按照标准化、流程化、规范化来填充企业的关键数据库。

CRM system数据分析借助CRM系统分析企业所需的数据，从而帮助企业进行科学决策。CRM的数据分析包括以下几个方面:线索数据分析、客户 数据分析、商机分析、合同统计分析、绩效分析、产品分析、采购- (1)通过对员工线索数量、商机、成交率、营业额的分析比较，企业可以得到线索的质量和员工的工作情况。

(3)系统将显示和统计企业生成的每份合同中涉及的应收款项和已收款项。通过合同金额的分析和付款金额的统计分析，可以发现哪个季节哪个地区的营业额比较多。企业可以得到自己的淡季和旺季，合理调整库存，合理规划重点发展区域。(4)性能分析。企业可以对每个员工、每个销售部门、每个分公司的业绩进行分析比较，让成功的个人、团队、分公司分享总结学习的方法，共同提高整个企业的运营效率。

小文|微信官方账号:小文的数据之旅已经过了五一假期。不知道大家过得怎么样？假期，小文没有选择去旅游(他不想成为人群中的一员)。)，而是呆在家里看了我的新书《用数据驱动商业数据分析实战》陈喆老师的，可谓收获满满。当然不是使用spss的技巧，而是分析的思维。书中的案例用的是spss，而小文没有，所以小文用python实现了。

本文采用stp方法进行分析，即客户细分，target 客户选择和target 客户定位。客户根据客户的分类维度进行细分，包括五大类，即自然属性因子、社会特征因子、行为特征因子、态度偏好因子、生活状态和人格因子。前三种是暴露因素，即通过接触可以知道的因素，属于先验分类的维度；后两者只有通过考察才能了解，这是客户的本质区别，属于事后分类的维度。

赵兴峰老师讲课数据分析老师全系统培养课程，最常用数据分析思路与方法:对比分析，三要素对比分析:案例、思路、方法、模式、对比分析。01细分分析细分分析是数据分析的基础，单一维度的指标数据信息价值很低。细分分析大致可以分为两类，一类是渐进分析，如:来京游客可以分为朝阳区和海淀区；另一种是维度穿越，比如付费SEM的新访客。

03漏斗分析转化漏斗分析是数据分析事业部经营分析的基本模型。我们经常看到的是把最终的转化设定为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是任何其他目的的实现，比如每次使用app超过10分钟。队列分析在数据分析运营领域非常重要，尤其是在互联网运营中，尤其需要仔细观察留存的情况。

1、客户消费数据，企业需要根据客户的单个数据区分客户的等级，对客户的不同等级采取不同的跟进维护方式；2.售后服务数据:根据为客户提供的服务数据和投诉，可以发现客户关注哪些问题，哪些环节容易出现问题，需要及时改进；也可以根据客户的投诉反映售后服务人员的工作状态，并进行有效评价；3.客户丢失数据，企业必须知道客户丢失在哪里并进行分析，然后优化相关问题以减少客户丢失。