識別核心客戶最簡單的方法就是通過歷史的交易資訊評估客戶對公司貢獻的價值,進而排出先後名次進行分層管理。然而,當面對企業海量的歷史交易資訊時,你是否感到無從下手呢?今天,我們就和大家分享一個簡單的方法:通過資料視覺化分析,充分利用資料過濾的功能,快速識別核心客戶。接下來我們以某物流公司統計的交易資訊為例,分享一下具體操作方法。
識別核心客戶最簡單的方法就是通過歷史的交易資訊評估客戶對公司貢獻的價值,進而排出先後名次進行分層管理。然而,當面對企業海量的歷史交易資訊時,你是否感到無從下手呢?今天,我們就和大家分享一個簡單的方法:通過資料視覺化分析,充分利用資料過濾的功能,快速識別核心客戶。接下來我們以某物流公司統計的交易資訊為例,分享一下具體操作方法。
第1步:鎖定關鍵資訊
一般的交易資訊中會包含很多指標,而我們首先要做的是根據公司業務特性,鎖定關鍵點,比如在我們這個例子中,需要關注不同客戶的運輸次數和運輸費用。我們將這些關鍵資訊進行統計後,就可開始簡單的資料分析,如下圖:
由上圖中,我們可以看到該物流公司共有運輸記錄8037次,涉及770個客戶,總運輸費用達10萬元。然後我們選取各個客戶對應的運輸費用,以柱圖的方式展現並排序。
第2步:縮小範圍
此時,我們會發現客戶太多,對我們篩選核心客戶造成了干擾,在這裡我們選擇使用資料過濾功能縮小識別的範圍。如下圖,我們過濾掉運輸費用小於400的客戶,使每個客戶的運輸次數和運輸總費用清晰可見:
至此,通過過濾運輸費用,我們共篩選出20個客戶,並能較為清晰地看出不同客戶間運輸費用和次數的狀況。
第3步:劃分群落
接下來,可以進一步對篩選出的20個客戶從運輸費用和運輸次數角度劃分群落,更直觀更精確地鎖定核心客戶,我們以氣泡圖的方式呈現:
上圖中,X軸代表運輸的總次數,Y軸代表運輸的總費用,每個點代表一個客戶。從這張圖表中,我們很容易就可以將客戶分為3個群落:運費高、次數少的客戶群,運費高、次數多的客戶群,以及運費低、次數少的客戶群。
第4步:挑出典型,展開分析
假設運費高、次數少的客戶是我們的理想型客戶,就可以單獨過濾出客戶張子良,追加一些其他資料進來對其進行綜合評價,比如運輸方式、頂點的重要等級、訂單時間這些資料:
在氣泡圖中,X軸為訂單時間,Y軸為運輸費用,顏色區分運輸方式,氣泡的大小代表訂單的重要等級。可以看出,張子良客戶主要以公路運輸和一般空運為主,且大部分訂單的重要等級高。在圓形圖中,對張子良客戶所有訂單的重要程度進行了統計:50%的訂單都是最高等級,19%的訂單也是相對重要的。從折線圖中再看該客戶的持續消費情況:一年中大部分月份都有消費記錄。
只需四步,我們就可以識別出張子良是該物流公司的核心客戶,並對其進行了更深入的瞭解。最後,我們再次回顧一下這一方法:
第1步:鎖定關鍵資訊——確定核心客戶的篩選標準
第2步:縮小範圍——使用其中一個標準,通過資料過濾,實現初步篩選
第3步:劃分群落——添加標準,進一步過濾
第4步:挑出典型,展開分析——追加次要資訊,進行更加深入的分析
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