店铺营销数据分析报告案例.pdf

发布时间：2022-06-16 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.78M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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CONTENTS 2 PART TWO 4 PART FOUR 1 PART ONE 3 PART THREE

市场上护肤品牌竞争越来越激烈，爆款可以带来销量，然而却不能带来高利润。在打造爆款的同时，我们还可以： • 改善广告投入 • 提高客服服务水平 • 加强客户忠诚度 • …… 本报告是基于天猫某旗舰店4-5月的店铺交易量和买家数据的基础上进行的营销数据分析。

• 如果希望加强店铺买家的关系。怎么识别哪些是有潜力的买家? 或者说，我们应该优先考虑对哪些买家进行店铺活动? • 和在店铺无重购行为的买家相比，在本店有重构行为的买家通常具有什么特征，或者说，有哪些特征的买家更容易发生多次交易行为?

指标 • 最近一次消费(Recently) • 消费频率(Frequency) • 消费金额(Monetary) 用途 • 从历史客户群迅速定位哪些可能是“最有价值” 的客户。图1 RFM模型

RFM默认模型会根据购买频次，时间和金额的大小将交易数据拆分成 5*5*5=125组，并从中选择高高频次，最近和消费金额高的一组进行进一步分析。从图2 可知，案例数据被平均分成了125组，每组数量几乎无差别。图2 RFM分箱计数图

RFM热图是由上次消费时间得分和频率得分来定义类别的均货币值，区域越深表示货币值越高。由图3 可知，第5组区域颜色较深，说明第5组买家购买的金额会更高。图3 RFM热图

RFM直方图分别计算上次消费时间，频率和货币字段值的相对分布。每个直方图较小(较早)值在左方。由图4 可知，买家最近消费时间在5月下半月时间，绝大多数买家消费频率较低，购买金额较少。图4 RFM直方图

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