客户主题分析（tableau）—客户留存

Posted 2022-10-17 hqczsh

客户留存分析（客户漏斗分析），关键在于找到影响客户留存的因素，设计场景测试，验证关键因素。即可以通过关键因素影响留存，从而重塑客户漏斗到更有价值的形状。

 案例：母婴产品客户留存分析

数据结构：

 

 

 1）构建用户注册日期对用户购买时间的条形图

新增计算字段：购买点会员生命期（月）

其计算公式为：销售日期和会员创建日期的差值，以月份为单位

datediff(‘month‘,[会员创建日期],[销售日期])

绝对时间留存图构建：

客户购买会员生命期设置筛选时间值范围为12个月。

 

其他行列指标如下图:

 

 

 2)  留存分析漏斗图制作

 区域图看出随着购买点客户生命期月份增加，客户购买量是呈逐渐减少趋势的。

细化到二级品类：

 

现实中数据往往具有不同层级关系，具有不同的粒度。分析时应该抓住数据的最小粒度。结合分析目标，合理分析数据的粒度。 从单品类角度，若客户长期无该品类的购买行为，该客户即以流失，但若从企业总体平台考虑，若客户还有购买其他产品的行为，则客户仍然处于留存状态。

3）绘制不同留存率组首次购买热图

留存率分组字段原则：保留省市留存率最低的2个，其他以10%为间隔分为3组。

高留存率：BJ、HBWH、SH、SXXA、TJ

中留存率：HBSJZ、LNSY、SCCD、SDQD

低留存率：HBLF、SDJN、SXXY

SDWF、WEB

创建首购标识计算字段：INT(DATE([会员创建日期])=[销售日期])

 绘图：

 4）动态仪表盘制作