Tableau案例:客户留存模型分享

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2020-07-2313:07:00 评论 218 871字
摘要

客户留存模型是测量我们留住新客户的能力,我们计算出某个合适的时间段(如月)的获客数量,再计算之后每个月,这个月的获得的客人的购买数量,购买的客人占这个时间段获客的总数的比例为客户留存率。

先在文章的开始晒一下主要成果图。

Tableau案例:客户留存模型分享

下面进入正题吧!

一.模型概念

客户留存模型是测量我们留住新客户的能力,我们计算出某个合适的时间段(如月)的获客数量,再计算之后每个月,这个月的获得的客人的购买数量,购买的客人占这个时间段获客的总数的比例为客户留存率。(即到这个时间段,当时获得的客户还有多少在购买)

二.数据源

下图是某文具批发商2013-2016年近10000条基础销售数据,包括时间,地区,客户名称,此条目商品类别,数量,销售额,利润等基本信息。

Tableau案例:客户留存模型分享

三.使用工具

希望最后可视化数据留存模型,使用Tableau制图。

四.模型建立过程

1. 计算出每个客户的第一次购买日期FOD,即是我们得到这个新客户的日期。

2. 以合适的日期间隔放在FOD上,这里我们取月,这样我们得到每个月得到的新客户,比如2013年1月。(一个客户只有一个FOD,这个相当于他的标签,得以计算同一个FOD的客户群各个月的购买情况)

3. 计算流逝的时间字段,让图左对齐(这里的时间间隔是设置为季度或者月度,方便对不同模型进行修改)

Tableau案例:客户留存模型分享

4. 计算2013年1月得到的客户群中在之后的每个月有多少客户购买。通过设置COUNTD(客户),在横轴纵轴确认后,可自动计算。

Tableau案例:客户留存模型分享

5. 用之后每个月还在购买的客户数 除以 2015年1月得到的客户数,则为当月的存留率。(在表计算中设置为合计百分比,计算依据选择表向下),最终得到结果图如下:

Tableau案例:客户留存模型分享

五.模型特点

1. 客户留存模型在互联网行业、零售行业等客户与商家要产生高频率互动的行业非常有价值,对于留存率低下的时间点,可以分析这段时间的运营策略,找出原因,方便作出商业行为调整。

2. 注意FOD在不同时间段的客户,在相同逝去时间下经历的该时间段的商品/产品/服务形式是不同的。

如某APP在2013年1月获得的客户,在第二个月2013年2月使用的产品,和2016年1月获得的客户,在第二个月2013年2月使用的产品肯定是不一样的。因此我们可以根据哪个阶段获取的客户留存率最好(或最差),分析总结这段时间的运营经验。

End.

作者:云落青岚

来源:简书

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