掌握crm數(shù)據(jù)分析方法都在這了，都是干貨哦!

一個專業(yè)的crm專員想要做好營銷活動的策劃與管理，不僅要不斷完善會員制度，同時還得會crm數(shù)據(jù)分析，因此這樣的專員對市場而言也是可遇不可求。但是針對CRM數(shù)據(jù)分析，小萬為大家尋找到了一些每個人都能掌握的crm數(shù)據(jù)分析方法。

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一，KPI指標(biāo)分析

crm專員每天都要面對大量的會員數(shù)據(jù);會員基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、交易訂單數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)往往會使我們胡子眉毛一把抓。但是如果靜下心來先梳理一遍自己的業(yè)務(wù)，明確目標(biāo)。這么做是為了提升復(fù)購率？還是為了減少營銷成本？只有在目標(biāo)明確的前提下，我們才能更進一步。

比如目標(biāo)是減少客戶流失，接下來就可以通過分析流失率，來了解客戶的總體流失情況。通過購買頻率和消費金額來細(xì)分會員。通過活動響應(yīng)率和平均購物折扣，來制訂客戶挽回的策略等等。

而流失率、消費近度、活動響應(yīng)率這些我們都用到了大量的KPI指標(biāo)。因此KPI是一個很實用的風(fēng)向標(biāo)。

二，RFM模型分析

雖然適用于crm數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)模型有很多，但是根據(jù)市場數(shù)據(jù)分析顯示要說在客戶關(guān)系管理領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的，當(dāng)屬RFM模型。

RFM的分析過程大致可以分為四步:

1．準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

從系統(tǒng)中拉取訂單交易數(shù)據(jù)，從中篩選出包括店鋪名稱、訂單編號、VIP卡號、VIP姓名、VIP種類、付款時間、實際付款金額等等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

刪除因門店不規(guī)范錄入造成的錯誤數(shù)據(jù)，以及因贈品的數(shù)據(jù)。然后根據(jù)公式算出累計付款金額。

3.劃分等級

4.賦值計算

三，客戶細(xì)分  

在RFM模型的基礎(chǔ)上演化出來的客戶細(xì)分方法有很多種。有的通過SPSS軟件，用K-MEANS算法先將客戶進行聚類，反過來尋求業(yè)務(wù)上的解釋。有的利用客戶價值矩陣，通過平均消費金額和消費頻次兩個維度將客戶分成樂于消費型、不確定型、優(yōu)質(zhì)型和經(jīng)常型客戶四種類型。

RFM上都是重要價值客戶，需要好好保持；交易金額和次數(shù)都很高，因此最近無交易的客戶，需要進行老客喚回；而最近有交易且金額很高的深耕客戶，是我們需要重點花精力的培養(yǎng)對象。每一種細(xì)分都能在實際業(yè)務(wù)中找到相對應(yīng)的客戶類型，在此基礎(chǔ)上，針對性的營銷舉措才有意義。

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