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談?wù)劸W(wǎng)站優(yōu)化之前的樞紐詞選擇與分析

發(fā)布時(shí)間:2015-05-09 文章來源:  瀏覽次數(shù):3648

根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究,客戶數(shù)據(jù)庫中有三個(gè)神奇的要素,這三個(gè)要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo):


最近一次消費(fèi)(Recency)


消費(fèi)頻率(Frequency)


消費(fèi)金額(Monetary)


RFM分析原多用于傳統(tǒng)營銷、零售業(yè)等領(lǐng)域,合用于擁有多種消費(fèi)品或快速消費(fèi)品的行業(yè),美國初裁向中國銅管征高至60%反 推銷稅只要任何有數(shù)據(jù)記實(shí)的消費(fèi)都可以被用于分析。那么對于電 子商務(wù)網(wǎng)站來說,網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫中記實(shí)的具體的交易信息,同樣可以運(yùn)用RFM分析模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,尤其對于那些已經(jīng)建立起客戶關(guān)系治理(CRM)系統(tǒng)的網(wǎng)站 來說,其分析的結(jié)果將更具意義。


基本概念解釋


RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。RFM分析模型主要由三個(gè)指標(biāo)組成,下面臨這三個(gè)指標(biāo)的定義和作用做下簡樸解釋:


最近一次消費(fèi)(Recency)


最近一次消費(fèi)意指用戶上一次購買的時(shí)間,理論上,上一次消費(fèi)時(shí)間越近的顧客應(yīng)該是比較好的顧客,對提供即時(shí)的商品或是服務(wù)也最有可能會(huì)有反應(yīng)。 由于最近一次消費(fèi)指標(biāo)定義的是一個(gè)時(shí)間段,并且與當(dāng)前時(shí)間相關(guān),因此是一直在變動(dòng)的。最近一次消費(fèi)對營銷來說是一個(gè)重要指標(biāo),涉及吸引客戶,保持客戶,并 贏得客戶的忠誠度。


消費(fèi)頻率(Frequency)


消費(fèi)頻率是顧客在一定時(shí)間段內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)。最常購買的消費(fèi)者,忠誠度也就最高,增加顧客購買的次數(shù)意味著從競爭對手處偷取市場據(jù)有率,由別人的 手中賺取營業(yè)額。


根據(jù)這個(gè)指標(biāo),我們又把客戶分成五等分,這個(gè)五等分分析相稱于是一個(gè)“忠誠度的蹊徑”(loyalty ladder),其訣竅在于讓消費(fèi)者一直順著蹊徑往上爬,·原油短期暴跌無礙油價(jià)上調(diào)預(yù)期把 銷售想像成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客,把一次購買者變成兩次的。


消費(fèi)金額(Monetary)


消費(fèi)金額是對電子商務(wù)網(wǎng)站產(chǎn)能的最直接的衡量指標(biāo),也可以驗(yàn)證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80%的收入來自20%的顧客。


數(shù)據(jù)獲取與分析


在從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)數(shù)據(jù)之前,首先需要確定數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度,根據(jù)網(wǎng)站銷售的物品的差異,確定合適的時(shí)間跨度。假如經(jīng)營的是快速消費(fèi)品,如日用 品,可以確定時(shí)間跨度為一個(gè)季度或者一個(gè)月;假如銷售的產(chǎn)品更替的時(shí)間相對久些,如電子產(chǎn)品,可以確定時(shí)間跨度為一年、半年或者一個(gè)季度。在確定時(shí)間跨度 之后就可以提取相應(yīng)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù),其中:


最近一次消費(fèi)(Recency),掏出來的數(shù)據(jù)是一個(gè)時(shí)間點(diǎn),需要由 當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)-最 近一次消費(fèi)時(shí)間點(diǎn) 來作為該度量的值,留意單位的選擇和同一,不管以小時(shí)、天為單位;


消費(fèi)頻率(Frequency),這個(gè)指標(biāo)可以直接在數(shù)據(jù)庫中COUNT用戶的消費(fèi)次數(shù)得到;


消費(fèi)金額(Monetary),可以將每位客戶的所有消費(fèi)的金額相加(SUM)求得。


獲取三個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)以后,需要計(jì)算每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的均值,分別以AVG(R)、AVG(F)、AVG(M)來表示,最后通過將每位客戶的三個(gè)指標(biāo) 與均值進(jìn)行比較,可以將客戶細(xì)分為8類:


Recency       Frequency       Monetary       客戶類型


↑                 ↑                    ↑                      重要價(jià)值客戶


↑                 ↓                     ↑                      重要發(fā)展客戶


↓                 ↑                      ↑                      重要保持客戶


↓                 ↓                      ↑                       重要挽留客戶


↑                 ↑                       ↓                     一般價(jià)值客戶


↑                 ↓                       ↓                     一般發(fā)展客戶


↓                ↑                        ↓                      一般保持客戶


↓                ↓                        ↓                      一般挽留客戶


——“↑”表示大于均值,“↓”表示小于均值


結(jié)果的展示


RFM模型包括三個(gè)指標(biāo),無法用平面坐標(biāo)圖來展示,所以這里使用三維坐標(biāo)系進(jìn)行展示,一種X軸表示Recency,Y 軸表示Frequency,Z軸表示Monetary,坐標(biāo)系的8個(gè)象限分 別表示 8類用戶,根據(jù)上表中的分類,可以用如下圖形進(jìn)行描述:


RFM-model


RFM分析也存在著一定的缺陷,它只能分析有交易行為的用戶,戶主社區(qū)而對訪問過網(wǎng)站但未消費(fèi)的用戶因?yàn)橹笜?biāo)的限制無法進(jìn)行分析,這樣就無法發(fā)現(xiàn)潛伏的 客戶。所以在分析電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶時(shí),因?yàn)榫W(wǎng)站數(shù)據(jù)的豐碩性——不僅擁有交易數(shù)據(jù),而且可以收集到用戶的瀏覽訪問數(shù)據(jù),可以擴(kuò)展到更廣闊的角度去觀察用 戶,這方面的定量分析會(huì)在之后的網(wǎng)站用戶分析中進(jìn)行具體敘述。

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