客户分析或者说用户分析，是一种利用用户数据（从用户统计数据到购买行为）来进一步了解客户习惯、偏好、需求和决策的方法。
而用户分析报表则能够从根本上了解客户在购买产品时的需求，并可以根据这些需求进行优化，从营销活动到在线或店内购物体验，再到购买后的一系列流程。
用户分析报表可以回答以下几个问题：
- 你的用户是谁以及他们的共同点（不同点）是什么？
- 他们的目标
- 什么影响了他们的决策
- 他们的决策过程
- 他们愿意花多少钱
- 他们是否会重复购买以及重复购买的声音
- 哪些内容、产品和活动最能引起他们的共鸣
而有了这些问题的答案，你的业务规模会以一种想象不到的速度扩张，你的用户服务也会越来越完善！
那么该怎么做一张直观有效的用户分析报表呢？
下面我将分为三步给大家做演示，成品参考：客户数据分析报表
第一步：确定你要分析哪些数据？
用户/客户数据分析涉及多个数据类型，涵盖了用户行为、人口统计、交易历史、互动情况等方面。以下是一些常见的用户/客户数据类型：
1. 人口统计数据（Demographic Data）
- 年龄（Age）：不同年龄段的客户行为和需求会有所不同。
- 性别（Gender）：性别可能影响购买决策和产品偏好。
- 地理位置（Geographical Location）：客户所在的区域可以影响物流、营销策略和产品需求。
- 收入水平（Income Level）：客户的购买力和偏好可能随收入水平变化。
- 职业（Occupation）：职业可能影响客户的需求和购买行为。
- 教育水平（Education Level）：教育背景可能与产品使用习惯和偏好相关。
2. 行为数据（Behavioral Data）
- 网站浏览记录（Website Browsing History）：用户访问的页面、停留时间、点击的链接等。
- 购买历史（Purchase History）：过去购买的产品、购买频率、购买金额等。
- 搜索历史（Search History）：用户在网站或应用上搜索的关键词。
- 互动记录（Interaction History）：用户与客服的互动、评价和反馈。
- 应用使用情况（App Usage）：用户使用移动应用的频率、时长、功能使用情况等。
3. 交易数据（Transactional Data）
- 订单信息（Order Information）：订单编号、产品信息、购买数量、总金额等。
- 支付方式（Payment Method）：用户选择的支付方式（如信用卡、支付平台等）。
- 购买时间（Purchase Time）：订单生成的时间和日期。
- 退换货记录（Return and Exchange Records）：用户的退货、换货请求及原因。
4. 互动数据（Interaction Data）
- 邮件互动（Email Interactions）：邮件的打开率、点击率、回复情况等。
- 社交媒体互动（Social Media Interactions）：用户在社交媒体上的点赞、评论、分享等行为。
- 客服互动记录（Customer Service Interactions）：与客户服务团队的沟通记录，包括电话、在线聊天、电子邮件等。
5. 心理数据（Psychographic Data）
- 兴趣爱好（Interests and Hobbies）：用户的兴趣领域和业余爱好。
- 价值观（Values and Beliefs）：用户的价值观和信念，可能影响其购买决策。
- 生活方式（Lifestyle）：用户的生活方式和日常习惯。
6. 技术数据（Technographic Data）
- 设备类型（Device Type）：用户使用的设备类型（如智能手机、平板电脑、桌面电脑等）。
- 操作系统（Operating System）：用户设备的操作系统（如iOS、Android、Windows等）。
- 浏览器类型（Browser Type）：用户使用的浏览器（如Chrome、Safari、Firefox等）。
- 网络供应商（Internet Service Provider）：用户的网络供应商信息。
7. 情感数据（Sentiment Data）
- 评价和反馈（Reviews and Feedback）：用户对产品或服务的评价和反馈，包含正面和负面情感。
- 社交媒体情感分析（Social Media Sentiment Analysis）：通过分析用户在社交媒体上的发言，了解其对品牌的情感倾向。
8. 客户生命周期数据（Customer Lifecycle Data）
- 客户获取（Acquisition）：客户第一次接触品牌的渠道和方式。
- 客户保留（Retention）：客户的活跃度、忠诚度、流失率等。
- 客户价值（Customer Value）：客户的终身价值（CLV）、平均订单价值（AOV）等。
注意：并不是所有的用户分析都要分析到上面的数据项的，你可以根据你的需求挑选几项进行分析，比如我上面的哪个分析报表模板，就是基于企业销售的需求，做出来的数据分析。
第二步：选择合适的数据分析方法
用户数据分析的方法多种多样，可以根据分析目标、数据类型和具体需求选择合适的方法。以下是一些常见的用户数据分析方法：
1. 描述性分析（Descriptive Analytics）
描述性分析用于总结和解释历史数据，帮助理解用户行为和趋势。
- 统计分析（Statistical Analysis）：使用平均值、中位数、标准差等统计指标描述数据特征。
- 数据可视化（Data Visualization）：通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）展示数据分布和趋势。
- 聚类分析（Clustering Analysis）：将用户分为不同群体，识别相似特征。
2. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）
EDA用于发现数据中的模式、关系和异常值。
- 散点图（Scatter Plot）：用于观察两个变量之间的关系。
- 箱线图（Box Plot）：用于展示数据分布及异常值。
- 相关分析（Correlation Analysis）：计算变量之间的相关系数，识别变量间的线性关系。
3. 诊断性分析（Diagnostic Analytics）
诊断性分析用于查明数据中发生变化的原因。
- 假设检验（Hypothesis Testing）：检验两个或多个变量之间的假设关系。
- 因果分析（Causal Analysis）：通过实验设计（如A/B测试）确定变量之间的因果关系。
- 路径分析（Path Analysis）：分析用户在网站或应用中的行为路径。
4. 预测性分析（Predictive Analytics）
预测性分析用于基于历史数据预测未来趋势和用户行为。
- 回归分析（Regression Analysis）：建立回归模型预测数值型目标变量。
- 分类分析（Classification Analysis）：使用分类算法（如决策树、随机森林、逻辑回归等）预测类别型目标变量。
- 时间序列分析（Time Series Analysis）：分析时间序列数据，预测未来的趋势和变化。
5. 规范性分析（Prescriptive Analytics）
规范性分析用于提供建议和决策支持，优化业务策略。
- 优化算法（Optimization Algorithms）：寻找最优解决方案（如线性规划、整数规划等）。
- 决策分析（Decision Analysis）：使用决策树、贝叶斯网络等方法，支持决策过程。
- 模拟分析（Simulation Analysis）：通过模拟不同场景，评估潜在结果。
6. 行为分析（Behavioral Analysis）
行为分析用于研究用户在网站或应用中的具体行为。
- 点击流分析（Clickstream Analysis）：分析用户点击路径和行为模式。
- 漏斗分析（Funnel Analysis）：分析用户在特定转化路径中的流失情况。
- 用户分群（User Segmentation）：根据行为特征将用户分为不同群体，进行细分分析。
7. 生命周期分析（Lifecycle Analysis）
生命周期分析用于研究用户在不同生命周期阶段的行为和价值。
- 客户生命周期价值（Customer Lifetime Value, CLV）：预测用户在整个生命周期内的总价值。
- 用户留存分析（Cohort Analysis）：分析不同用户群体的留存率和行为变化。
- 流失分析（Churn Analysis）：识别可能流失的用户并采取预防措施。
第三步：选择合适的工具进行分析
这个就看你们自己的需求了，如果是简单的数据分析，用excel也完全够了，如果是一些复杂的分析，excel就不够用了，可能需要用到一些专门的数据分析工具。
下面给大家用一个【RFM分析】的例子来演示下，具体怎么做用户分析。
RFM分析
FM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：
- 最近购买时间（Recency）：指客户最近一次购买的时间。最近购买时间越短，说明客户越有可能再次购买。
- 购买频率（Frequency）：指客户在一段时间内购买的次数。购买频率越高，说明客户越有可能成为忠实客户
- 消费金额（Monetary）：指客户在一段时间内购买的总金额。消费金额越高，说明客户越有可能是高价值客户。
这三个要素构成了数据分析最好的指标。
设计思路
创建数据流对原始数据进行加工。实现思路如下所示：
- 1）创建数据流，选择需要进行 RFM 分析的数据表单以及所需字段。
- 2）对数据进行加工，计算每个客户最近消费距离时间。
- 3）新建仪表盘，以数据工厂计算的数据为数据源，再计算出剩余 2 个指标。
预期效果
实现步骤
1.新建数据流
在数据工厂处新建数据流进行 RFM 分析，也可以自己参照模板中的分析结果。如下图所示：
2.选择数据源
选择销售订单表作为数据源，字段选择客户基本信息、订单基本信息、订单金额以及审批结果等数据。
3.筛选数据
筛选已经审核通过的订单数据作为计算数据：
4.计算每个客户最近消费距离时间
添加「字段设置」节点，新增计算字段--公式计算：
公式如下：
5.重命名和保存
计算完毕后，将数据流连向输出节点，更改输出节点名称（即输出表名称）并保存整个数据流。如下图所示：
6.计算客户的消费指标
接下来计算每个客户的消费指标。针对每个客户的关键指标三个：
- 最近购买时间（Recency）：指客户最近一次购买的时间。最近购买时间越短，说明客户越有可能再次购买。
- 购买频率（Frequency）：指客户在一段时间内购买的次数。购买频率越高，说明客户越有可能成为忠实客户
- 消费金额（Monetary）：指客户在一段时间内购买的总金额。消费金额越高，说明客户越有可能是高价值客户
最近消费天数R
新建或者进入已有的仪表盘，新建统计表，选择刚刚计算好的「客户RFM模型」作为数据源：
将「客户名称」和「销售订单距离今天天数」字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：
指标的汇总方式选择「最小值」：
选择合适的图表类型并设置好图表样式，即完成了最近 RFM 中消距今费天数（R）的分析。
购买频率F
统计表创建以及数据源选择与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。
接下来，将「客户名称」和「销售订单编号」字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：
指标汇总方式计数即可：
其他设置与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。
消费金额M
统计表创建以及数据源选择与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。
接下来，将「客户名称」和「订单金额合计（含税）/元」这两个字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：
整个 RFM 模型的数据统计就完成了：
也可以通过 透视表 将几个指标在同一张图表中进行展示：
篇幅原因，这篇就写到这里，后续也会继续围绕客户分析出一系列专题内容，包含：
- 客户数据分析模型拆解
- 客户分析实战例子
- 客户数据分析的常见用例
感兴趣的宝子们也可以蹲蹲~
