1.1 概念

对已有客户的生命状态进行分类分析。这里用了两个维度「最近一次登录距今的时间」和「第一次登录距今的时间」。根据这两个维度，可以将客户简单的分为四个类别。

• 新用户：刚开始在较短的一段时期内登录/购买了产品的客户。

• 一次性用户：在较短一段时间内登录/购买产品后，近期不再继续购买的客户。

• 忠实用户：在较长一段时间内持续登录/购买产品，且在近期仍有购买行为的客户。

• 流失用户：在较长一段时间内持续登录/购买了产品，但近期不再有购买行为的客户。

1.2 解决的问题

可以了解企业当前的市场竞争力，并对不同类别的客户实施不同的营销动作。

2.1 准备数据

1）新建自助数据集，选择 FineBI 内嵌表「用户留存数据」，勾选一下几个字段，如下图所示：

2）添加「分组汇总」，分别拖入字段至分组栏和汇总栏。

其中「最早激活日期」点击下拉后选择「最早时间」，「登录时间」点击下拉后选择「最晚时间」

如此便可求出每个用户(即每个联系电话)，他们最近一次购买的时间和激活的时间。

3）由于这张示例表只有「2020-10-21」之前的数据，所以我们将「2020-10-21」作为“今日日期”，如下图所示：

点击「新增列」，输入公式：todate("2020-10-21")

4）新增列，计算「最近一次登录距今」和「激活日期距今」，如下图所示：

5）新增列，将用户进行分类，如下表所示

激活时间小于等于 180 天，且最近一次登录在 60 天内：新用户；

激活时间小于等于 180 天，且最近一次登录距今大于 60 天：一次性用户；

激活时间大于 180 天，且最近一次登录距今大于 60 天：流失用户；

激活时间大于 180 天，且最近一次登录距今在 60 天内：忠实用户；

6）保存并更新该自助数据集。

2.2 制作仪表板

使用以上的数据制作两个组件，如下图所示：

可以看出：

• 一次性用户和流失用户占比很高，流失用户比例远大于新用户数，竞争力下降。

• 忠实用户占比很小，客户基础薄弱。