SQL：流失用户行为分析

万能数据的小草

发布于 2024-07-23 15:18:08

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发布于 2024-07-23 15:18:08

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第一步：了解数据模型

对于此分析，我们假设拥有如下数据库：

customers：客户信息表。
orders：订单表。
payments：付款交易表。

第二步：计算客户流失率

2.1 定义流失：识别不活跃的客户

-- 识别不活跃客户（过去 90 天内未下订单）
WITH inactive_customers AS (
SELECT
    customer_id
FROM
    customers
WHERE
    customer_id NOT IN (
SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '90' DAY
    )
)

--  计算流失率
SELECT
COUNT(*) AS churned_customers,
COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customers) AS churn_rate
FROM
  inactive_customers;

第三步：分析客户流失模式

3.1 确定流失的常见原因

--根据订单状态确定流失的常见原因
SELECT
  order_status,
COUNT(*) AS count
FROM
  orders
WHERE
  customer_id IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers)
GROUP BY
  order_status;

3.2 按支付方式分析流失率

--根据支付方式分析流失率
SELECT
  payment_method,
COUNT(*) AS count
FROM
  payments
WHERE
  customer_id IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers)
GROUP BY
  payment_method;

第4步：针对目标策略的客户细分

4.1 按购买频率细分客户

--按购买频率细分客户

SELECT
CASE
WHEN order_count = 1 THEN 'One-Time Purchasers'
WHEN order_count = 2 THEN 'Occasional Buyers'
WHEN order_count <= 5 THEN 'Regular Customers'
ELSE 'Loyal Customers'
END AS customer_segment,
COUNT(*) AS customer_count
FROM (
SELECT
    customer_id,
COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id
) AS customer_orders
GROUP BY
  customer_segment;

三、结论：

使用 SQL 进行流失分析为客户保留策略的企业提供了可行的见解。通过 SQL 查询，可以计算客户流失率、确定客户流失的常见原因，并根据客户的行为对客户进行细分。这样，就可以制定有针对性的策略来留住客户并培养长期关系。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2024-04-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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