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1、数云-Kenny 2015.01 CRM基础数据分析（一） 用数据驱动营销变革 BOSS：小M，12点前把这个活动客户的RFM构成给我， 记得12点前，否则你明天不用来上班了！ 小M：收到(o) 拉取流程中 小M：麻蛋，只能查订单！小M：这下只能走人了吧。 用数据驱动营销变革 Follow Me I Will Always Be Your Savior. 用数据驱动营销变革 客户 特征 R值 0-30天、30-60天、60-90天 你们到底要隔多少天才会进行复购啊？ F值 1次、2次、3次 要买几次才把店铺深深的印在你们脑海里！ M值 0-50元、50-100元、100-150元 大爷们不要躲
2、了，都在哪一个区间，快粗 来！ 如何搞定BOSS的任务？ 用数据驱动营销变革 准备数据 1 目录 数据预处理 数据分析 2 3 用数据驱动营销变革 1 数据准备 (1)流程设置： 用数据驱动营销变革 1 数据准备 (2)预执行下载数据： 用数据驱动营销变革 准备数据 1 目录 数据预处理 数据分析 2 3 用数据驱动营销变革 2 数据预处理 (1)自定义排序 1.开始_自定义排序 2.主关键字：买家昵称 3.次关键字：下单时间 4.确定 5.So easy，赶紧下一步吧！ 用数据驱动营销变革 2 数据预处理 (2)添加数据分析列 下单日期、购买次数、时间间隔、间隔区间、价格范围、价格标记 下单
3、日期：根据下单时间产生，用于辅助生成购买次数、价格标记和数据透视筛选； 购买次数：根据买家昵称和下单日期产生，用于辅助生成时间间隔和F值分析； 时间间隔：根据购买次数和下单日期产生，用于辅助生成间隔区间、R值分析和数据透视筛选； 价格范围：根据实付产生，用于M值分析； 价格标记：根据下单日期和双11日期产生，用于数据透视筛选。 用数据驱动营销变革 2 数据预处理 公式说明： 下单日期：DATE(YEAR(值),MONTH(值),DAY(值) Eg：=DATE(YEAR(E2),MONTH(E2),DAY(E2) 购买次数：IF(昵称是否相等,IF(下单日期是否相等,购买次数不变,购买次数+1)
4、,1) Eg：=IF(D2=D1,IF(Q2=Q1,R1,R1+1),1) 时间间隔：IF(购买次数是否相等,0,IF(购买次数1,Q2-Q1,0) (2)添加数据分析列 下单日期、购买次数、时间间隔、间隔区间、价格范围、价格标记 用数据驱动营销变革 2 数据预处理 公式说明： 时间间隔区间：LOOKUP(时间间隔,区间划分值,区间显示值) Eg：=LOOKUP(S2,0,30,60,90,180,270,360,“0天-30天“,“30天-60天“,“60天-90天“,“90天-180天 “,“180天-270天“,“270天-360天“,“360天+“) 价格范围区间：LOOKUP(实付,
5、价格区间值,价格显示值) Eg：=LOOKUP(K2,0,50,100,150,200,250,300,“0元-50元“,“50元-100元“,“100元-150元“,“150元- 200元“,“200元-250元“,“250元-300元“,“300元+“) 价格标记：IF(AND(下单日期DATE(2013,11,11),Q3=DATE(2013,11,11),1,0) (2)添加数据分析列 下单日期、购买次数、时间间隔、间隔区间、价格范围、价格标记 用数据驱动营销变革 准备数据 1 目录 数据预处理 数据分析 2 3 用数据驱动营销变革 3 数据分析 (1)数据透视表：R值 操作指导： 1
6、.插入数据透视表 2.确定 3.拖动字段 筛选：下单日期、时间间隔 行标签：时间间隔区间 数值：计数(时间间隔区间) 4.筛选设置： 下单日期：2013/11/11 时间间隔：剔除异常数据0 5. 排序：调整结果顺序 用数据驱动营销变革 3 数据分析 (2)数据透视表：F值 PS：由于这里次数包含了 最后一次购买的情况，所 以记得要把这里的所有次 数全部减1。 操作指导： 1. 拖动字段 筛选：下单日期、时间间隔 行标签：购买次数 数值：计数(购买次数) 2. 筛选设置： 下单日期：2013/11/11 时间间隔：剔除异常数据0 用数据驱动营销变革 3 数据分析 (3)数据透视表：M值 操作指导： 1. 拖动字段 筛选：价格标记 行标签：价格范围 数值：计数(价格范围) 2. 筛选设置：价格标记：1 3. 排序：调整结果顺序 O(_)O So Easy! 老板再也不用担心 我的工作能力问题了！ 用数据驱动营销变革 拉流程 去吧 R值 M值 F值 接下来该干嘛？ 用 数 据 驱 动 营 销 变 革 w w w . s h u y u n . c o m
