电商行业用户画像分析案例
电商行业用户画像分析案例
项目背景:
某线上母婴平台发现最近一年各类营销活动的效果不佳 ，且总体销售额没有明显的增长 。据了解，以往的营销活动面向所有用户， 部分
用户无论有无营销活动均稳定的消费，而有些用户很常时间未消费可能已转变为流失人群 。
分析目的和价值：
平台逐渐意识到用户分类的重要性 。 实现用户 分类后，可针对不同用户实施组合促销、会员卡充值、满减等营销活动。
分析要求：
- 以 2019 年 8 月 3 日为分析时点统计每个用户的R值、 F 值、M 值
- 运用平均值作为RFM 各维度对应高低程度的判断值
- 使用判断函数或查找函数划分出不同的用户类别
- 针对不同用户给出不同的运营策略建议针对不同用户给出不同的运营策略建议
- 交付物为 交付物为word 或 pdf 形式的报告
数据说明：
数据为2019 年 1 月至 7 月某母婴电商平台的销售数据，其中，流水号为购物篮编号，一次购物产生一个购物篮编号，一个购物篮内
可添加多个商品。
注：R、F、M 每个维度下划分为两个程度，用户分类如下表
| 用户类别 | R值 | F值 | M值 |
|---|---|---|---|
| 重要价值用户 | 高 | 高 | 高 |
| 重要发展用户 | 高 | 低 | 高 |
| 重要保持用户 | 低 | 高 | 高 |
| 重要挽留用户 | 低 | 低 | 高 |
| 一般价值用户 | 高 | 高 | 低 |
| 一般发展用户 | 高 | 低 | 低 |
| 一般保持用户 | 低 | 高 | 低 |
| 一般挽留用户 | 低 | 低 | 低 |
数据处理：
原始数据:
1.选中原始数据，插入数据透视表，将【用户编号】拖入到行，【销售日期】拖入到值，选择最大值，【销售金额】拖入到最大值，修改名称为M值(指定时间区间内统计用户的消费总金额)
2.求出F值
2.1基于原始数据统计不重复的流水号，并关联对应的用户编号，因为原始数据中流水号有重复值，所以需要对其去重然后关联用户编号
2.2 对去重关联后的数据进行数据透视，统计每个用户编号出现的次数就是F值
3.求出R值，因为R值是基于2019/8/3号的时间节点，统计用户最近一次消费时点和当前时点的时间差，所以使用公式=DATE(2019,8,3)-B2求出R值
4.求出RFM的平均值，然后根据RFM平均值，求出RFM的程度
R程度：
=IF(E2>$K$1,"低","高")F程度：
=IF(C2>$k$3,"高","低")M程度：
=IF(D2>$K$3,"高","低")R平均：
=AVERAGE(E2:E7179)F平均：
=AVERAGE(C2:C7179)M平均：
=AVERAGE(D2:D7179)
5.根据用户维度表，求出用户类别
用户维度表：
| 用户类别 | R值 | F值 | M值 |
|---|---|---|---|
| 重要价值用户 | 高 | 高 | 高 |
| 重要发展用户 | 高 | 低 | 高 |
| 重要保持用户 | 低 | 高 | 高 |
| 重要挽留用户 | 低 | 低 | 高 |
| 一般价值用户 | 高 | 高 | 低 |
| 一般发展用户 | 高 | 低 | 低 |
| 一般保持用户 | 低 | 高 | 低 |
| 一般挽留用户 | 低 | 低 | 低 |
=IF(AND(F2="高",G2="高",H2="高"),"重要价值用户",IF(AND(F2="高",G2="低",H2="高"),"重要发展用户",IF(AND(F2="低",G2="高",H2="高"),"重要保持用户",IF(AND(F2="低",G2="低",H2="高"),"重要挽留用户",IF(AND(F2="高",G2="高",H2="低"),"一般价值用户",IF(AND(F2="高",G2="低",H2="低"),"一般发展用户",IF(AND(F2="低",G2="高",H2="低"),"一般保持用户","一般挽留用户")))))))
图表可视化：
1.选中处理后的结果，插入数据透视表，将【用户类别】拖入到行，列
2.在【用户占比】列，右键选择【值显示方式】--【按某一字段汇总的百分比】
3.将值复制出来，使用帕累托分析法，进行图表展示
用户画像分析报告：
用户画像分析报告
通过用户最近一次消费、消费频次和消费金额三个维度搭建用户分类模型，已实现 8 类用户的划分（如下表），并统计本店各类用户数量（如下表）。发现平台的核心用户为一般挽留、一般发展和重要价值用户。
针对不同的用户建议使用不同的运营策略，具体如下：
重要价值用户：此类用户最近刚到访平台，而且消费频次和消费金额都很高，是平台营收的主要来源，建议保持现状并持续关注；
重要发展用户：此类用户最近刚到访平台，且消费金额高，但消费频次低，可通过提升到店频次将此类用户转化为重要价值用户。建议观察此类用户购物篮的商品品类，参考品类复购周期，若已购买品类本身复购周期长，则可通过组合销售将复购周期长的商品和复购周期短且日常必需的商品捆绑，引导用户到本平台增加选购其他品类的商品，并转变为习惯，从而增加到店频次。平台缺少此类用户，可参考重要保持用户的运营策略实现重要保持用户到重要发展用户的转变；
重要保持用户：此类用户很久没有到访平台，但到店频次和消费金额都很高，建议通过通知提醒顾客喜爱的商品有优惠活动使用户回流；
重要挽留用户：此类用户很久没有到访平台，且到店频次低，但消费金额高，针对此类用户需要重点召回，建议通过会员日或定期不定品类的促销信息通知用户，提升用户粘性。平台缺少此类用户，可参考一般价值用户的运营策略实现一般价值用户到重要挽留用户的变；
一般价值用户：此类用户最近刚到访平台，且到店频次高，但消费金额低，说明用户对价格敏感，可通过促销装、买二送一等形式刺激用户消费；
一般发展用户：此类用户最近刚到访平台，但到店频次和消费金额都很低，说明平台主要商品对用户没有吸引力，建立提供此类用户之前的消费明细，挖掘用户喜好；
一般保持用户：此类用户很久没有到访平台，且消费金额低，但到店频次高，说明用户即将转为流失用户，建议捆绑用户经常购买的商品和日常所需的其他品类商品，引导用户消费品类的转变而实现召回；
一般挽留用户：此类用户很久没有到访平台，到店频次低，消费金额低，在运营成本有限的情况下，可放弃此类对此类用户的投入，本平台目前没有发现此类用户，说明用户对平台具备一定忠诚型。
注：以上分析结论来自对用户画像分析报告数据的分析。
