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数据分析客户细分

客户细分站在数据挖掘从业角度来讲分为事前与事后,事前数据挖掘预测目标值根据历史数据而事后数据挖掘发现未知领域或不确定目标,说到这里大家自然会想到事前的算法-决策树、Logit回归,事后 -聚类分析、对应分析等...案例:RFM模型分析客户细分 手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。...传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考: 这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分,假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集(实际上有六个月的数据),我们们先用IBM Modeler...软件构建一个分析流: 数据结构完全满足RFM分析要求,一个月的数据就有3千万条交易记录!...我们可以将得到的数据导入到Tableau软件进行描述性分析:(数据挖掘软件在描述性和制表输出方面非常弱智,哈哈) 我们也可以进行不同块的对比分析:均值分析、块类别分析等等 这时候我们就可以看出Tableau

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数据挖掘】客户价值分析

,就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。...揭秘后,您就更加理解用必要长度和宽度的样本数据建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义,样本越大,客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。...在完整客户关系生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期),分析客户今后价值的意义远远大于分析客户历史价值,因此通常所讲的客户价值分析是对客户今后的价值进行分析。...也要清醒地认识到,即便预测出的客户价值较高,也只是说明其价值势能(购买潜力)较高,坐等客户送上门的价值动能(实际购买)是不现实的,必须回过头去用CRM基础方法论踏踏实实地与客户互动,推动客户追加购买、交叉购买...客户价值分析,是企业决策最重要的依据之一,请做好您企业的客户价值分析,正确指引商务运营。

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数据产品的竞品分析怎么做

有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会,他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析,需求评审时却经常被开发或领导Diss,你知道竞品是怎么做的么?...产品试用:注册商业版产品,进行产品试用,对产品主体功能架构和设计流程有个宏观的认知 帮助文档:通过官方网站,查阅帮助文档,了解功能细节的设计原理或思路,商业化产品的帮助文档一般是直接面向客户,内容会非常完整...还希望可以知道店铺用户画像,对用户进行客户关系维护和持续运营。...三、总结:数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多,本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧,除了讲到的五个步骤三个方法外,还有几点建议,希望对你未来的数据产品工作有所帮助: 四要: 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见,知道竞品是做什么的有什么功能不是目标,重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中,你最常用的分析方法是什么,分析过程曾遇到过哪些困惑,是如何解决的呢?

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提升DAU,数据分析怎么做

DAU涨啦,DAU又降啦; DAU又涨了,DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,数据丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发现。...数据分析师只能颤颤巍巍的答道:要!搞!高! 今天系统讲解下,这个僵局怎么破。...问题在于: 第一:这些手段运营自己都知道,根本不需要数据分析 第二:手段真管用?...大部分都是“人走茶凉”型的,治标不治本 那么,站在数据分析角度,如何摆脱像布谷鸟一样,每天喊“涨啦,跌啦”,真正分析出解决问题的关键呢?...数据分析的价值,在于在盲目推广中,找到更多刚性需求,从而降低成本,用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做,需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面,大量的基础数据建设。

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提升DAU,数据分析怎么做

以下文章来源于接地气学堂 ,作者接地气的陈老师 DAU涨啦,DAU又降啦; DAU又涨了,DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。...更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,数据丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发现。 当业务方来问:那我要拉升DAU,能做啥? 数据分析师只能颤颤巍巍的答道:要!搞!高!...问题在于: 第一:这些手段运营自己都知道,根本不需要数据分析 第二:手段真管用?...大部分都是“人走茶凉”型的,治标不治本 那么,站在数据分析角度,如何摆脱像布谷鸟一样,每天喊“涨啦,跌啦”,真正分析出解决问题的关键呢?...数据分析的价值,在于在盲目推广中,找到更多刚性需求,从而降低成本,用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做,需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面,大量的基础数据建设。

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数据分析怎么做才能“可执行”

数据分析师作为第三方角色,可以输出更有说服力的答案。...站在数据分析角度,关注的不是某个具体idea,而是哪个套路更管用。所谓:方向不对,努力白费。结合数据,找到更好的套路,才是数据分析的作用方式。 想找套路,就要先研究套路。...这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程,是有常用推广方式的: ?...当然,这种层层递进的逻辑方法,也是数据分析的短板。从经验上看,数据分析师做的方案往往倾向于保守,往往缺少创意,这些都是太过理性的后遗症。而实际上商业成功往往不是理性的结果。...然而,数据分析的独特吸引力也在这里。你会发现创意、机智、魅力是天生的,权力、运气可遇不可求的,胆识加在蠢人身上就是灾难。唯独数据分析能力是可以通过学习、训练、实验、记录来不断提升的。

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数据分析怎么做才够“精准”

“用数据分析,精准定位用户,精准发现用户需求,精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。...好在互联网平台能记录数据,这也就是通过数据实现精准分析的前提。 ? 因此,精准不是一个绝对值,而是一个相对概念。...6 实现精准分析的步骤 正因为影响精准度的环节有很多,所以在实际开展项目的时候,一定要先清晰精准的目标,梳理业务流程,了解当前数据现状,了解业务方能在业务流程里做哪些事。...数据分析实现精准是需要过程,需要时间,需要经验积累的。把明显的问题先处理好,不然有太多的细节可以让人沉迷,最后也看不到效果改进。 这里做数据的新手很容易犯一个问题,就是:不看场景,直接怼模型。...所以业务方不要企图在精准营销之类工作中当甩手掌柜,认真的分享营销计划、投入费用、作战意图、内容创作、和数据分析共创,才是更好的提升之道。

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09.交叉&结构&相关分析1.交叉分析2.结构分析3.相关分析

1.交叉分析 用于分析两个或两个以上,分组变量之间的联系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析。...定量 & 定量分组交叉 定量 & 定性分组交叉 定性 & 定性分组交叉 交叉统计函数 pivot_table(values, index, columns, aggfunc, fill_value) values...在分组及交叉分析的基础上,计算各组成部分所占的比重,进而分析总体的内部特征的分析方法。...pandas中进行占比计算,使用groupby计算出分组结果,或pivot_table计算出交叉表的结果之后,如果 还需要继续运算,可使用数据框自带函数计算。...数据框的外运算函数,用于两个数据框之间的运算 运算 注释 add 加 sub 减 multiply 乘 div 除 数据框的内运算函数,用于数据框自身的运算 运算 注释 sum 求和 mean 均值

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数据科学实战:保险产品交叉销售预测分析

CDA数据分析师 出品 作者:真达、Mika,数据:真达 今天的内容是一期Python实战训练,我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。...数据划分为训练集和测试集,训练数据包含381109笔客户资料,每笔客户资料包含12个字段,1个客户ID字段、10个输入字段及1个目标字段-Response是否响应(1代表感兴趣,0代表不感兴趣)。...下面,我们基于训练数据集进行探索性数据分析。...描述性分析 首先对数据集中数值型属性进行描述性统计分析。...从以上描述性分析结果可以得出: 客户年龄:客户的年龄范围在20 ~ 85岁之间,平均年龄是38岁,青年群体居多; 是否有驾照:99.89%客户都持有驾照; 之前是否投保:45.82%的客户已经购买了车辆保险

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数据分析】信用卡客户价值分析

客户价值分析就是通过数学模型由客户历史数据预测客户未来购买力,这是数据挖掘与数据分析中一个重要的研究和应用方向。...此外,要科学地分析和预测客户未来价值,有必要用长度和宽度的二维样本数据建立一套牢固、可靠的随机过程模型,样本越大,客户未来价值的预测结果就越接近未来的事实。...其中二维样本数据是指客户购买频率与购买金额是两个相互独立的不同的行为维度,不具有相关性。...因此,在完整的客户关系生命周期内(即从建立关系到未流失的最近一次交易),分析客户未来价值的意义远远大于分析客户历史价值,因此通常意义上的客户价值分析就是对客户未来的价值进行分析和预测。...微博私信、微信、邮件推送等)与客户互动,推动客户追加购买、交叉购买。

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数据分析】RFM模型分析客户细分

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary...这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。...这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分,假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集(实际上有六个月的数据),我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流: ?...结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型:通过RFM分析客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别;(有可能某个级别不存在);...至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话,可能分析就此结束!如果我们还有客户背景资料信息库,可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作! 转自:中国统计网

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数据客户分析的区别

许多人在讨论如何管理大数据,但只有很少的人会仔细考虑如何去使用大数据。也就是说,简而言之,大数据客户分析之间存在着较大的差距。...仅有少数真正懂得大数据、能从数以PB计的数据量中获取到见解的分析师是不够的。公司里所有人都应该把客户数据使用起来。比如,营销人员和呼叫中心都应该能够基于前期客户与公司的互动预测客户的需求。...如果那丰富的客户与品牌的互动数据不能在公司中得到充分利用,那么这些数据的意义就不能真正体现出来。 所有的这一切意味着你需要使用收集到的数据更好地了解客户,并不断优化客户体验。...例如,联想采用客户分析以了解客户在数字属性与呼叫中心之间的访问过程 ,从而为客户提供更贴切的用户体验。这将产生可衡量的有利于促进业务发展的积极影响。 大数据重要不?当然重要。...你对你的客户的认识才是。客户分析可帮助你优化客户体验使它变得更简单更流畅。简单而流畅的客户服务,可以让你赢得客户的心并且他们会成为你品牌的代言人……这才是你的数据的真正的用途。

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SEO工作中怎么做数据分析

数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作,数据分析是以现有网站的内容为基础,分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容,降低网站的跳出率增加网站黏性。...数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1:发现问题。数据分析的前提是发现问题,如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。...关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2:分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。...4:.受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果,分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。...(2)页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹,从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇,以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。

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数据分析,该怎么做才能超出预期?

有同学问:每次做的数据分析报告,业务方看了不是说“我早知道了”,就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。...比如最近一次,诊断业绩波动问题,分析了一堆流量*转化率*客单价数据,业务方却哈哈大笑,说跟这些都没关系,纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办? _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。...很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论,或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍,这就会导致开篇的:“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通,了解情况非常重要。...虽然嘴上不说,但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发,到行动结束 上边只是个简单的例子,还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说:老师,这些看数据的维度,我们BI里也有。是滴,罗列数据是很简单的。...做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望,当然得了解具体业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题。

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数据分析,该怎么做才能超出预期?

有同学问:每次做的数据分析报告,业务方看了不是说“我早知道了”,就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。...比如最近一次,诊断业绩波动问题,分析了一堆流量*转化率*客单价数据,业务方却哈哈大笑,说跟这些都没关系,纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办? _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。...很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论,或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍,这就会导致开篇的:“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通,了解情况非常重要。...虽然嘴上不说,但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发,到行动结束 上边只是个简单的例子,还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说:老师,这些看数据的维度,我们BI里也有。是滴,罗列数据是很简单的。...做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望,当然得了解具体业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题。

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数据分析,该怎么做才能超出预期?

有同学问:每次做的数据分析报告,业务方看了不是说“我早知道了”,就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。...比如最近一次,诊断业绩波动问题,分析了一堆流量*转化率*客单价数据,业务方却哈哈大笑,说跟这些都没关系,纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办? _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。...很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论,或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍,这就会导致开篇的:“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通,了解情况非常重要。...虽然嘴上不说,但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发,到行动结束 上边只是个简单的例子,还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说:老师,这些看数据的维度,我们BI里也有。是滴,罗列数据是很简单的。...做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望,当然得了解具体业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题。

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toB和toC业务,数据分析怎么做

很多同学很疑惑:为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大???有一个重要的原因,是数据分析的问题场景不一样。...更难的点是:toB类业务数据记录往往很少。toB类本质上就是“谈生意”。谈生意,就需要大量的线下沟通,越大的客户,要求越多,越不能指望客户在一个APP里戳两下就把几千万上亿的钱掏出腰包。...而很多toB企业的数字化程度很低,沟通过程基本都靠销售自己完成,导致过程数据严重缺失。数据缺失,自然导致数据分析师很难分析出啥东西了。 其次,在toC业务里,线上业务和线下业务是两大有差异场景。...再次,在一个企业内,根据工作流程不同,分析的场景有明显差异,简单的可以分成: 1、前台:直接面向用户的,产生收入,获取客户的(销售、推广、增长) 2、中台:对前台起辅助作用,增加收入,减少损失的(品牌、...数据来源,运营方式,分析思路都不同。 所以,想做数据分析做得深入,具体问题,具体分析这八个字是非常重要的。具体到一个业务场景里,就容易讨论清楚。

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交叉验证,K折交叉验证的偏差和方差分析

交叉验证的产生人们发现用同一数据集,既进行训练,又进行模型误差估计,对误差估计的很不准确,这就是所说的模型误差估计的乐观性。为了克服这个问题,提出了交叉验证。...以上两种方法基于数据完全切分,重复次数多,计算量大。因此提出几种基于数据部分切分的方法减轻计算负担。 - K折交叉验证:把数据分成K份,每次拿出一份作为验证集,剩下k-1份作为训练集,重复K次。...3.1偏差交叉验证只用了一部分数据用于模型训练,相对于足够多的数据进行训练的方法来说,模型训练的不充分,导致误差估计产生偏差。...相对来说,留一交叉验证,每次只留下一个作为验证集,其余数据进行训练,产生泛化误差估计结果相对 真值偏差较小。很多文献表明留一交叉验证在回归下的泛化误差估计是渐进无偏的。...4.针对K折交叉验证的k的选择,及偏差和方差分析对于k的选择,实践中一般取k =10。这里有一种情况,k = N,(N为训练样本数量)。

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73%的客户希望企业更懂自己,客户体验要怎么做

企点有约banner.png 面对客户,经常吐槽产品体验不好,产品没有提供足够的价值;作为服务提供者,我们也经常吐槽自己的工作往往都在解决客户问题,客户并不认可服务所带来的价值。...那么,我们如何能够把服务过程的价值更好的传递给客户,并取得客户认同呢?...你会发现,真正让客户印象深刻的体验往往是有客户参与,共同创造的服务接触,这也是服务设计领域所倡导的“共同创造”的原则。...▎第三步,根据体验提升的效果数据,验证关键接触点 在执行一段时间后,可以根据效果数据,如账号激活率、使用活跃率、关键产品功能活跃率等维度,跟踪体验效果,并输出使用报告,从而验证关键接触点对客户体验感知的影响程度...5.png 我们会发现,一旦客户参与并共同创造整个培训体验后,不仅客户对服务质量的满意度有所提升,而且我们也能更好的了解真实的客户诉求以及理解客户业务,从而持续地为客户提供合适的解决方案,以达到客户成功的目标

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