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用户生命状态分析

  • 文档创建者:Lily.Wang
  • 历史版本:6
  • 最近更新:TW 于 2024-07-31
  • 1. 概述

    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。

    29.png

    • 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. 操作方法

    示例数据:用户留存数据.xlsx

    2.1 准备数据

    1)新建分析主题并添加数据集「用户留存数据」。详情请参见5分钟上手FineBI

    2)点击「字段设置」勾选「联系电话」、「登录时间」和「最早激活日期」字段,如下图所示:

    1.jpg

    3)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。

    2.jpg

    4)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「新增公式列」,输入公式:todate("2020-10-21")

    3.jpg

    5)新增时间差列,计算「最近一次登录距今」和「激活日期距今」,如下图所示:

    4.jpg

    5.jpg

    6)新增公式列,将用户进行分类,点击「新增公式列」,列名设为“用户分类”,输入公式:IF(AND(激活日期距今<=180,最近一次登录距今<=60),"新用户",IF(AND(激活日期距今<=180,最近一次登录距今>60),"一次性用户",IF(AND(激活日期距今>180,最近一次登录距今<=60),"忠实用户","流失用户")))如下图所示:

    6.jpg

    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)保存并更新该主题。

    2.2 制作组件

    2.2.1 制作用户分类饼图

    1)选择「饼图」,「用户分类」拖入「颜色」、「标签」栏,「记录数」拖入「角度」栏,并将「记录数」计算为占比,修改「半径」为实心,如下图所示:

    7.jpg

    2)「记录数」重命名为「占比」,复制「占比」拖入「标签」栏,如下图所示:

    8.jpg

    2.2.2 制作用户分类分组表

    制作分组表查看各类用户人数,如下图所示:

    10.jpg

    2.3 制作仪表板

    将制作的两个组件拖入仪表板,如下图所示:

    9.jpg

    可以看出:

    • 一次性用户流失用户占比很高,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。

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