方案 | 客户管理必修课！如何通过客户管理数据分析对客户精细化运营？
客户至上，我们都希望服务好我们的客户群，同时能够最大程度地发挥客户价值。
当你上线了新的产品，当你准备了完美的营销计划，内容、设计、主题、slogan、渠道都近乎完美，营销覆盖多达3w个客户。你美滋滋地期待能够有“10%”的转化，一天至少3000个客户有购买意向。
但一小时、两小时、一天、两天过去了，只有300多个客户来联系公司。
非常让人失望，不是吗？你遗憾地发现不同的客户对消息会有不同的反应，有些客户对价格敏感，有些客户对新品感到兴奋，有些客户只有基本需求。
所以我们并不需要对所有客户同等营销，对客户精细化运营能让营销事半功倍！
这就是为什么我们要进行客户管理数据分析——我们希望更了解我们的客户，以便做出合理的资源投放策略。
为此FineBI提供了一套客户管理数据分析解决方案，不仅可以查询客户数据信息，还能对客户价值、客户流失、客户行为等进行综合分析：
1、客户基础信息
这是一张零售行业的客户基础信息表（其他行业同理），右上角可以通过客户等级进行筛选查询，右下角的明细表涵盖了客户的各种基础属性，然后再针对年龄、性别、职业等属性进行可视化分析，这样可以直观看到各等级客户的基础画像。
2、客户关系分析
我们还希望研究当前客户和我们的关系，如是否重点客户、客户的跟进/合作状态、客户来源渠道等。
3、客户偏好分析
我们可以从客户日常的购物行为数据中，可以去对客户偏好的店面风格、偏好时间、偏好品类、偏好品牌、偏好地点去做进一步探究，以便于我们在采购或者营销时可以采取最佳的资源配置。其它企业同理，对于频繁发生商务行为的顾客，可以对该顾客的偏好进行分析，以对该类顾客针对性采取营销或者运营措施。
4、客户价值分析（RFM客户价值模型）
FineBI支持搭建各种业务分析模型。这里是客户管理中最经典的RFM客户价值模型，是客户留存分析、客户流失分析、重点价值分析、客户行为分析的综合应用。利用RFM客户价值模型对客户进行细分，可以开发出许多可视化数据分析模板，如：
1.矩形树图-客户价值分类：是整个RFM模型的核心，直观显示了8个客户群的人数及占比，可以联动到其它组件来查看具体某客户群下的情况。
2.饼图-交易金额组成：由于我们最关心的是各客户群的价值贡献，所以研究不同人群的交易金额占比，可以得到哪个人群的贡献值较大，对于我们的价值更大。
3.点图-MF-R分布：横坐标为F交易频率，纵坐标为M交易金额，点大小为R上次交易间隔。通过MF分布来直观看到客户的消费能力分布，进而通过R的大小来锁定哪些客户更为忠诚。
4.点图-RF-M分布：横坐标为F交易频率，纵坐标为R上次交易间隔，点大小为M交易金额。通过RF分布来直观看到客户的消费异动情况，进而通过M的大小来判断哪些客户更有必要挽回。
5.点图-MR-F分布：横坐标为M交易金额，纵坐标为R上次交易间隔，点大小为F交易频率。通过MR分布来直观看到客户的消费潜能情况，进而通过F的大小来挖掘更有价值的客户。
6.分组表-交易明细：显示各客户类型下的客户交易明细。
这样我们就能快速锁定我们关心的客户群体，确定他们的具体特征及名单，并根据这个分析的结果来采取针对性的业务决策。
这套方案可以有效帮助我们进行客户精细化运营。要想实现这套方案，IT人员仅需在FineBI做好前期的数据准备，建立表间的关联关系，并分配人员数据权限，业务人员就能通过点击和拖拽，自主、快速完成以上的分析！
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