隨著各平臺知識付費開啟，“萬物付費時代”已悄然而至。線下傳統(tǒng)的粗獷式運營模式已不再符合時代潮流。如何在這樣一個付費時代做好企業(yè)的精準(zhǔn)化會員客戶策略分析管理，成為當(dāng)今人們尤為關(guān)注的話題。

作品背景：

某連鎖超市在各地有80家線下零售門店，在會員維度的目標(biāo)，是到2021年12月為止，80家門店總體會員數(shù)達到220萬人。

如何才能達到這個目標(biāo)，是公司需要探究的問題，也是我們本次進行數(shù)據(jù)分析的目的。

分析思路：

增加會員人數(shù)分析思路
數(shù)據(jù)來源：企業(yè)數(shù)據(jù)，已脫敏處理。

數(shù)據(jù)處理：

會員購買商品的原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常龐大，根據(jù)整理的分析思路，將原始數(shù)據(jù)在linux下(書寫shell腳本)加工處理成需要的事實表和維度表。

原始數(shù)據(jù)加工過程中，用到linux的kuniq、selrow等命令進行去重、異常值處理(去除購買金額<=0的部分)等操作

事實表和維度表的數(shù)據(jù)表及內(nèi)容

數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)圖

利用FineBI制作門店忠實會員屬性及使用儲值卡的顧客畫像的自助數(shù)據(jù)集

可視化報告:

在制作可視化報告之前，列出報告分析框架，明確分析目的和分析視點

分析框架

確定報告中選用的圖表，以及各個圖表對應(yīng)的表達內(nèi)容、例子

報告圖表選擇

報告背景簡介&分析的目的&特別說明

為了直觀地展示選取的10家門店的的狀況、使用了以下形式：

數(shù)字確認結(jié)果及結(jié)論

新增會員分析：在3個門店試驗了新的入會方式：自助機入會，和一直都有的導(dǎo)購臺入會、Web入會、APP入會進行比較，看哪個入會方式更加受顧客的青睞。

其中10個門店中3個門店是實驗店，數(shù)據(jù)確認是以實驗店VS非實驗店的形式來進行的。

數(shù)字確認結(jié)果及結(jié)論

忠實會員分析：根據(jù)最初分析思路的梳理，先確認了會員等級別的會員人數(shù)及購買狀況、進而確認了優(yōu)質(zhì)會員（白金&黃金）喜好的商品品類；

對于優(yōu)質(zhì)會員的購買習(xí)慣，從購買頻度和客單價的角度進行了分析。從而期待從商品品類的強化和會員購買習(xí)慣的支持方面留住忠實會員。

數(shù)字確認結(jié)果及結(jié)論

流失會員分析：導(dǎo)致會員流失的因素非常多。本次分析我們著眼于自身門店的商品品類，以及對門店滿意度調(diào)查的問卷數(shù)據(jù)的分析來進行。

首先是對于流失會員流失前最常購買的商品品類、以及TOP5品類的SKU數(shù)的變化進行了確認。

數(shù)字確認結(jié)果及結(jié)論

對門店滿意度的調(diào)查問卷信息進行了統(tǒng)計，以期待能獲取導(dǎo)致會員流失的可能原因

報告的最終效果：

選手感想：

數(shù)據(jù)連接方便。數(shù)據(jù)源發(fā)生改變時，頁面表現(xiàn)可以實時聯(lián)動。內(nèi)置數(shù)據(jù)清洗機制，建立自助數(shù)據(jù)集，先處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)引用-數(shù)據(jù)處理-可視化呈現(xiàn)，邏輯清晰易懂；
制作圖表時，FineBI提供了豐富的封裝好的組件供我們選擇，讓做圖表變得簡單有趣，豐富的配色方案、以及背景圖片的添加等功能，讓即使不會美工的人也能制作出非常美觀的報告；
儀表板樣式可選，讓沒有美工基礎(chǔ)的小白，也能輕松做出高大上的大屏來。

源自：2021帆軟BI可視化夏季挑戰(zhàn)賽參賽作品
獲獎名次：全場最佳作品獎（團體賽）
作者：風(fēng)影710、飄搖紅葉、云里霧里、jr劈里啪啦、zz稀里嘩啦，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何做好会员用户画像分析，比消费者本身更懂自己？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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