商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)訓(xùn)教程 課件 項(xiàng)目4、5 商品分析、用戶分析

項(xiàng)目4商品分析場(chǎng)景描述企業(yè)A是一家集設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售于一體的公司，在線上開通了天貓旗艦店進(jìn)行日常銷售。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，為了更好地滿足客戶需求，了解客戶的定位，企業(yè)A想對(duì)店鋪中的商品進(jìn)一步細(xì)分，對(duì)不同的商品做出更準(zhǔn)確的定位，企業(yè)A開始對(duì)淘寶/天貓平臺(tái)保健用品市場(chǎng)的客戶需求及商品的生命周期等進(jìn)行分析。項(xiàng)目目標(biāo)掌握商品分析的方法，把控商品的生命周期，使店鋪的商品不斷優(yōu)化，最終提升店鋪整體的銷售額。項(xiàng)目任務(wù)分析維度商品分析

任務(wù)1：商品評(píng)價(jià)分析

商品評(píng)價(jià)

任務(wù)2：爆款診斷分析

爆款各指標(biāo)表現(xiàn)

任務(wù)3：商品生命周期分析

商品的銷售周期

任務(wù)4：商品關(guān)鍵詞分析

商品各關(guān)鍵詞表現(xiàn)

任務(wù)5：商品供應(yīng)鏈分析

商品庫(kù)存變化及補(bǔ)貨分析思路項(xiàng)目4商品分析任務(wù)1商品評(píng)價(jià)分析商品評(píng)價(jià)是指消費(fèi)者對(duì)購(gòu)買商品的使用體驗(yàn)、感受、滿意度等進(jìn)行的一種表達(dá)和評(píng)價(jià)方式。什么是商品評(píng)價(jià)？通過抓取用戶對(duì)商品的評(píng)價(jià)用語(yǔ)，對(duì)用戶評(píng)價(jià)的詞根拆分與詞頻統(tǒng)計(jì)，分析出用戶對(duì)商品的評(píng)價(jià)信息。如何進(jìn)行評(píng)價(jià)分析？收到/隨身灸/了/，/包裝/很/上/檔次/，/艾灸盒/專利/設(shè)計(jì)/的/，/材質(zhì)/也/很好/，/艾柱/是/正宗/艾絨/，/煙小/，/灸感/明顯/，/非常滿意/的/一款/艾灸/工具

舉例：評(píng)價(jià)分析實(shí)操數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“4-1商品評(píng)價(jià)分析”（1）復(fù)制評(píng)價(jià)內(nèi)容,進(jìn)入“PowerQuery”編輯器評(píng)價(jià)分析實(shí)操（2）篩選數(shù)據(jù)（3）分詞處理評(píng)價(jià)分析實(shí)操（3）分詞處理評(píng)價(jià)分析實(shí)操（4）詞頻統(tǒng)計(jì)（5）關(guān)閉上載基于分詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分組匯總方式為計(jì)數(shù)，最后關(guān)閉上載數(shù)據(jù)。評(píng)價(jià)分析實(shí)操（5）柱形圖制作降序排序，篩選詞頻，刪除“了”“的”等詞，再制作圖表。項(xiàng)目4商品分析任務(wù)2爆款診斷分析爆款診斷分析爆款是指在商品銷售中，供不應(yīng)求，銷量很高的商品。進(jìn)行爆款診斷分析的原因主要有以下幾點(diǎn):通過爆款診斷分析，賣家可以全面了解自己產(chǎn)品在市場(chǎng)的表現(xiàn)，包括銷量、流量、轉(zhuǎn)化率等關(guān)鍵指標(biāo)。這樣有助于賣家判斷產(chǎn)品是否具有爆款潛力。了解產(chǎn)品表現(xiàn)基于爆款診斷分析的結(jié)果，賣家可以調(diào)整和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，例如改進(jìn)產(chǎn)品描述、調(diào)整價(jià)格策略、加大推廣力度等，從而推動(dòng)產(chǎn)品更好地滿足市場(chǎng)需求，提升銷售效果。指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)策略通過分析，賣家可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決可能導(dǎo)致銷售不佳的問題，避免庫(kù)存積壓和資源浪費(fèi)，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。降低風(fēng)險(xiǎn)爆款診斷實(shí)操

數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“4-2爆款診斷分析”（1）訪客數(shù)分析①?gòu)摹靶袠I(yè)數(shù)據(jù)”表中復(fù)制“日期”“訪客數(shù)”“瀏覽量”“行業(yè)成交金額”“行業(yè)支付轉(zhuǎn)化率”等指標(biāo)數(shù)據(jù)至新表。②選擇“日期”“訪客數(shù)”“商品訪客數(shù)”三列。指在通過對(duì)爆款的訪客數(shù)、瀏覽量、支付轉(zhuǎn)化率與成交金額的統(tǒng)計(jì)分析，將這些指標(biāo)跟行業(yè)進(jìn)行對(duì)比，分析商品是否具有爆款潛質(zhì)。爆款診斷實(shí)操（1）訪客數(shù)分析③插入數(shù)據(jù)透視表，繪制組合圖，并美化圖表。爆款診斷實(shí)操①選擇“日期”“瀏覽量”“商品瀏覽量”三列。（2）瀏覽量分析爆款診斷實(shí)操②插入數(shù)據(jù)透視表，繪制組合圖。（2）瀏覽量分析爆款診斷實(shí)操③設(shè)置坐標(biāo)軸格式，單位為百萬(wàn)，并美化圖表。（2）瀏覽量分析爆款診斷實(shí)操①選擇“日期”“行業(yè)成交金額”“行業(yè)支付轉(zhuǎn)化率”三列。（3）行業(yè)成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操②插入數(shù)據(jù)透視表，繪制組合圖，并更改圖表標(biāo)題。（3）行業(yè)成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操③設(shè)置坐標(biāo)軸格式，“支付轉(zhuǎn)化率”指標(biāo)百分比小數(shù)位設(shè)為0，“行業(yè)成交金額”指標(biāo)單位為百萬(wàn)，并美化圖表。（3）行業(yè)成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操④添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽，并美化圖表。（3）行業(yè)成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操①選擇“日期”“商品成交金額”“商品支付轉(zhuǎn)化率”三列。（4）商品成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操②插入數(shù)據(jù)透視表，繪制組合圖，并更改圖表標(biāo)題。（4）商品成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操③設(shè)置坐標(biāo)軸格式，“支付轉(zhuǎn)化率”指標(biāo)的最小值設(shè)為-0.06，百分比小數(shù)位設(shè)為0，“商品成交金額”指標(biāo)最大值設(shè)為2400。（4）商品成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析爆款診斷實(shí)操④美化圖表。（4）商品成交金額與支付轉(zhuǎn)化率分析項(xiàng)目4商品分析任務(wù)3商品生命周期分析什么是商品生命周期？商品生命周期是指一個(gè)商品從研發(fā)、生產(chǎn)、上市、銷售到退出市場(chǎng)的過程，一般可以劃分為引入期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期四個(gè)階段。指新產(chǎn)品剛進(jìn)入市場(chǎng)的時(shí)期。往往表現(xiàn)為銷量增長(zhǎng)緩慢，利潤(rùn)為負(fù)。引入期指產(chǎn)品已經(jīng)開始為大批購(gòu)買者所接受的時(shí)期。往往表現(xiàn)為銷量的急劇上升，銷售利潤(rùn)不斷增加。成長(zhǎng)期指產(chǎn)品所處市場(chǎng)已趨于飽和，或已出現(xiàn)強(qiáng)有力的替代產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)，銷量增速開始趨緩，利潤(rùn)也開始隨之下降的階段。成熟期由于消費(fèi)者的興趣轉(zhuǎn)移，或競(jìng)品已逐步開始占領(lǐng)市場(chǎng)，產(chǎn)品的銷量開始迅速下降，直至最終退出市場(chǎng)。衰退期根據(jù)產(chǎn)品的銷售額數(shù)據(jù)繪制銷售額折線圖，從中分析出產(chǎn)品的生命周期，從而把握產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)節(jié)奏。如何分析商品生命周期？

數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“4-3商品生命周期分析”（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表①創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，設(shè)置數(shù)據(jù)透視表字段。商品生命周期分析實(shí)操（2）創(chuàng)建生命周期折線圖①繪制折線圖。②單篩選某一商品進(jìn)行觀察，這里篩選顯示商家編碼為“7A719424000-08”的商品。商品生命周期分析實(shí)操項(xiàng)目4商品分析任務(wù)4商品關(guān)鍵詞分析商品關(guān)鍵詞指的是商品標(biāo)題中的詞，是與商品屬性相關(guān)的關(guān)鍵字眼，能夠被買家搜索到，從而提高商品的曝光率。因此，商品關(guān)鍵詞的選取對(duì)于商品的銷售和推廣非常重要。商品關(guān)鍵詞分析通過對(duì)商品(自身店鋪)和競(jìng)品的關(guān)鍵詞與行業(yè)搜索關(guān)鍵詞進(jìn)行建模，對(duì)比分析特定關(guān)鍵詞的訪客數(shù)等指標(biāo)趨勢(shì)，從而達(dá)到優(yōu)化商品標(biāo)題的目的。分析商品關(guān)鍵詞

數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“4-4商品關(guān)鍵詞分析”（1）競(jìng)店關(guān)鍵詞拆分①分別將4張表加載到PowerQuery編輯器。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操（1）競(jìng)店關(guān)鍵詞拆分②在“單品表”中添加自定義列。③展開詞根，不勾選“使用原始列名作為前綴”。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操（1）競(jìng)店關(guān)鍵詞拆分④添加自定義列，判斷關(guān)鍵詞中是否包含詞根。⑤勾選“TRUE”保留包含詞根的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)⑥關(guān)閉上載數(shù)據(jù)，但僅創(chuàng)建連接添加至數(shù)據(jù)模型。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操（2）商品關(guān)鍵詞建模①再次進(jìn)入PowerPivot操作界面，選擇“關(guān)系圖視圖”②關(guān)聯(lián)4張表。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操③返回?cái)?shù)據(jù)視圖，添加3個(gè)度量值?？傇L客數(shù)：=SUM([訪客數(shù)])總支付買家數(shù)：=SUM([支付買家數(shù)])平均轉(zhuǎn)化率：=[總支付買家數(shù)]/[總訪客數(shù)]商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操（2）商品關(guān)鍵詞建模④在PowerPivot編輯器的主頁(yè)創(chuàng)建“數(shù)據(jù)透視表”。⑤以“詞根”作為維度，“單品”表中的“總訪客數(shù)”“總支付買家數(shù)”“成交金額”“平均轉(zhuǎn)化率”，“競(jìng)品”中的“uv”和“成交訂單”，“行業(yè)”表中的“搜索人氣”“交易指數(shù)”“在線商品數(shù)”“支付轉(zhuǎn)化率”作為指標(biāo)。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操（2）商品關(guān)鍵詞建模（3）關(guān)鍵詞分析①創(chuàng)建透視圖，并創(chuàng)建在現(xiàn)有工作表中。②添加數(shù)據(jù)透視表字段。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操③添加“詞根”切片器。商品關(guān)鍵詞分析實(shí)操（3）關(guān)鍵詞分析項(xiàng)目4商品分析任務(wù)5商品補(bǔ)貨計(jì)劃分析商品補(bǔ)貨計(jì)劃補(bǔ)貨要考慮現(xiàn)有庫(kù)存量、未來(lái)可能產(chǎn)生的銷量、安全庫(kù)存量和供應(yīng)鏈的補(bǔ)貨周期，在買家下單時(shí)現(xiàn)有庫(kù)存量能夠支撐等待補(bǔ)貨的時(shí)間。比如補(bǔ)貨周期時(shí)14天，要提前預(yù)留超過14天的庫(kù)存，在剩余14天庫(kù)存時(shí)就要給工廠下單。補(bǔ)貨業(yè)務(wù)邏輯商品補(bǔ)貨計(jì)劃是指商家根據(jù)商品的銷售情況、庫(kù)存狀況等因素，制定的一項(xiàng)計(jì)劃，用于確定何時(shí)需要補(bǔ)貨以及補(bǔ)貨的數(shù)量。這個(gè)計(jì)劃有助于商家保持合理的庫(kù)存水平，避免缺貨或積壓現(xiàn)象，從而滿足顧客需求，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率和成本控制。

數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“寶貝報(bào)表”“訂單報(bào)表”“庫(kù)存統(tǒng)計(jì)表”（1）訂單-庫(kù)存關(guān)系建模①新建一張表，進(jìn)入PowerPivot界面。②分別導(dǎo)入3個(gè)Excel文件。商品補(bǔ)貨計(jì)劃分析實(shí)操（1）訂單-庫(kù)存關(guān)系建模③在“關(guān)系圖視圖”中建立表關(guān)系。“訂單報(bào)表”的“訂單編號(hào)”字段連接“寶貝報(bào)表”的“訂單編號(hào)”字段，“寶貝報(bào)表”的“商家編碼”字段連接“庫(kù)存統(tǒng)計(jì)表”的“商家編碼”字段。商品補(bǔ)貨計(jì)劃分析實(shí)操（2）計(jì)算補(bǔ)貨周期①新增計(jì)算創(chuàng)建多個(gè)新列。近N天銷量=SUMX(FILTER('寶貝報(bào)表','寶貝報(bào)表'[商家編碼]='庫(kù)存統(tǒng)計(jì)表'[商家編碼]&&DATEDIFF(RELATED('訂單報(bào)表'[訂單付款時(shí)間),Date(2019,1,30),day)<='庫(kù)存統(tǒng)計(jì)表'[補(bǔ)貨周期]),[購(gòu)買數(shù)量的總和])多少天后補(bǔ)貨=IF(CEILING(DIVIDE([庫(kù)存],[近N天銷量]),1)-1<0,0,CEILING(DIVIDE([庫(kù)存],[近N天銷量]),1)-1)*[補(bǔ)貨周期]最小補(bǔ)貨量=IF([多少天后要補(bǔ)貨]=0,[近N天銷量]-[庫(kù)存],0)最近一周備貨量=IF('庫(kù)存統(tǒng)計(jì)表'[多少天后要補(bǔ)貨]=0,庫(kù)存報(bào)表'[最小補(bǔ)貨量]+'庫(kù)存統(tǒng)計(jì)'[近N天銷量],0)商品補(bǔ)貨計(jì)劃分析實(shí)操（3）創(chuàng)建商品補(bǔ)貨計(jì)劃表①在PowerPivot界面創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，且創(chuàng)建在現(xiàn)有工作表中。②添加數(shù)據(jù)透視表字段。將“庫(kù)存統(tǒng)計(jì)表”中的“商家編碼”字段作為維度，“近7天銷量”字段、“產(chǎn)品庫(kù)存”字段、“補(bǔ)貨周期”字段、“多少天后補(bǔ)貨”字段、“最小補(bǔ)貨量”字段、“最近一周備貨量”字段作為指標(biāo)。商品補(bǔ)貨計(jì)劃分析實(shí)操“優(yōu)鮮沛蔓越莓干907g*1”近7天銷量最高，達(dá)到57件，并且“優(yōu)鮮沛蔓越莓干907g*1”最近一周備貨量也最多，為84件貨?！肮纺胁婚_心帶魚酥*1盒”近7天銷量最低僅有7件，在42天后才需要補(bǔ)貨。謝謝觀看！項(xiàng)目5用戶分析場(chǎng)景描述某店鋪近期為了更好地了解店鋪用戶的情況與想法，決定對(duì)店鋪用戶進(jìn)行一次更深層次的研究分析。希望通過一系列分析后，能夠調(diào)整運(yùn)營(yíng)方案為店鋪帶來(lái)更好的收益。項(xiàng)目目標(biāo)通過數(shù)據(jù)分析對(duì)店鋪用戶有一個(gè)明確的認(rèn)識(shí)，為店鋪接下來(lái)的運(yùn)營(yíng)方式、方案的實(shí)施提供數(shù)據(jù)支持。項(xiàng)目任務(wù)分析維度用戶分析任務(wù)1：店鋪用戶地域打標(biāo)

用戶地域透視表

用戶地域可視化任務(wù)2：用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析

用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)模型任務(wù)3：用戶價(jià)值分析

RFM模型任務(wù)4：用戶輿情分析

產(chǎn)品評(píng)論分詞

產(chǎn)品評(píng)論的詞云圖分析思路項(xiàng)目5用戶分析任務(wù)1店鋪用戶地域打標(biāo)店鋪用戶地域打標(biāo)是指對(duì)店鋪的用戶根據(jù)其所在地域進(jìn)行分類或標(biāo)記。什么是店鋪用戶地域打標(biāo)？為什么要進(jìn)行店鋪用戶地域打標(biāo)？通過對(duì)用戶地域進(jìn)行打標(biāo)，可以更好地了解用戶的分布情況，從而幫助店鋪進(jìn)行地域性的市場(chǎng)分析和銷售策略的制定。如何進(jìn)行店鋪用戶地域打標(biāo)？可以通過成交金額這一重要指標(biāo)來(lái)了解用戶的地域分布情況。某個(gè)地域的用戶成交金額較高，可能意味著該地區(qū)的用戶需求較為強(qiáng)烈。店鋪用戶地域打標(biāo)實(shí)操數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“5-1用戶打標(biāo)”①選中“5-1用戶打標(biāo)”表中的任意單元格。②在“插入”選項(xiàng)卡中選擇“數(shù)據(jù)透視表”選項(xiàng)。③設(shè)置“數(shù)據(jù)透視表字段”時(shí)，要將“省份”字段放入“行”標(biāo)簽框；將“總金額”字段放入“值”標(biāo)簽框。④在數(shù)據(jù)透視表的“求和項(xiàng)：總金額”字段區(qū)域內(nèi)右擊，選擇“排序”選項(xiàng)卡下的“降序”選項(xiàng)，對(duì)總金額進(jìn)行降序排序。⑤單擊數(shù)據(jù)透視表區(qū)域，選擇“插入”選項(xiàng)卡下面的“柱形圖”選項(xiàng)。店鋪用戶地域打標(biāo)實(shí)操⑥優(yōu)化圖表：刪除網(wǎng)格線，修改圖表標(biāo)題，添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽等。店鋪用戶地域打標(biāo)實(shí)操項(xiàng)目5用戶分析任務(wù)2用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析是一種數(shù)據(jù)分析方法，旨在預(yù)測(cè)和理解用戶對(duì)特定行動(dòng)或事件的響應(yīng)。什么是用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析？為什么要進(jìn)行用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析？通過用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析企業(yè)可以更好地了解用戶需求和行為，從而優(yōu)化營(yíng)銷策略和提供個(gè)性化的服務(wù)，提高用戶滿意度和業(yè)務(wù)效益。如何進(jìn)行用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析？基于歷史響應(yīng)數(shù)據(jù)，可以通過函數(shù)計(jì)算參數(shù)、預(yù)估用戶響應(yīng)結(jié)果以及單樣本損失等內(nèi)容。接著，可以使用梯度下降法和適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率來(lái)更新參數(shù)。最后，通過對(duì)比歷史響應(yīng)結(jié)果和函數(shù)預(yù)估結(jié)果，可以評(píng)估預(yù)估的準(zhǔn)確性。用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析實(shí)操數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“5-2用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)”①打開“5-2用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)”文件。②在字段“寶貝總數(shù)量”旁添加一列，列名為“用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)”，鍵入公式“=RANDBETWEEN(0,1)”，隨機(jī)生成0或1，這里的0或1表示用戶上一次的響應(yīng)情況。③在空白處添加“參數(shù)”字段，并在“參數(shù)”字段鍵入公式“=RAND()*0.5”。因?yàn)橛玫降臄?shù)據(jù)有4個(gè)特征列，所以設(shè)置4個(gè)參數(shù)。用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析實(shí)操④在字段“用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)”旁，新增一列名為“預(yù)估值”的字段，鍵入公式“=1/(1+EXP(-SUMPRODUCT(A2:D2,$P$3:$S$3)))”，計(jì)算“預(yù)估值”列中的值。⑤在字段“預(yù)估值”字旁添加一列，列名為“單樣本損失”，鍵入公式“=-IF(F2=E2,0,(E2*LOG(F2)+(1-E2)*LOG(1-F2)))”，計(jì)算出每個(gè)單樣本的損失值，“單樣本損失”字段就是建模過程中樣本的損失值。用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析實(shí)操⑥設(shè)定一個(gè)“學(xué)習(xí)率”字段，“學(xué)習(xí)率”數(shù)值不易設(shè)定過大，可以設(shè)為0.01。⑦在已設(shè)置的“參數(shù)”字段下方，對(duì)應(yīng)鍵入“梯度”字段，并鍵入公式：“=AVERAGE(SUMPRODUCT($F$2:$F$64,A2:A64)-SUMPRODUCT($E$2:$E$64,A2:A64))”通過AVERAGE函數(shù)和SUMPRODUCT函數(shù)兩者的結(jié)合計(jì)算得出“梯度”字段的值。⑧在已設(shè)置的“梯度”字段下方，對(duì)應(yīng)鍵入“更新后參數(shù)”字段，并鍵入公式“=P3*$W$3*P5”計(jì)算出“更新后參數(shù)”字段的值用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)分析實(shí)操⑨將“更新后參數(shù)”字段按粘貼“值”的方式復(fù)制粘貼至“參數(shù)”行，其他字段會(huì)自動(dòng)更新。⑩利用COUNTIF函數(shù)統(tǒng)計(jì)“用戶響應(yīng)”和“預(yù)估值”字段中0和1的個(gè)數(shù)，鍵入公式“=COUNTIF(E2:E64,0)”。兩列0和1的個(gè)數(shù)進(jìn)行比較，判斷預(yù)估的準(zhǔn)確性。項(xiàng)目5用戶分析任務(wù)3用戶價(jià)值分析用戶價(jià)值分析是一種評(píng)估和理解用戶對(duì)企業(yè)的價(jià)值和貢獻(xiàn)的方法。什么是用戶價(jià)值分析？為什么要進(jìn)行用戶價(jià)值分析？用戶價(jià)值分析可以幫助企業(yè)將客戶進(jìn)行細(xì)分，將用戶劃分為不同的群體，根據(jù)不同的用戶特征和行為制定有針對(duì)性的營(yíng)銷策略。如何進(jìn)行用戶價(jià)值分析？可以通過創(chuàng)建RFM模型，利用消費(fèi)者的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該消費(fèi)者的價(jià)值狀況。RFM模型是消費(fèi)者管理領(lǐng)域里的一種消費(fèi)者消費(fèi)行為分析模型。R為近度（Recency）代表最近購(gòu)買時(shí)間，指上次購(gòu)買至現(xiàn)在的時(shí)間間隔。R值越大表示網(wǎng)店與消費(fèi)者發(fā)生交易的時(shí)間越久，反之與網(wǎng)店發(fā)生交易的時(shí)間越近。理論上R值越小（即最近有購(gòu)買行為）的消費(fèi)者是復(fù)購(gòu)可能性越高的有價(jià)值消費(fèi)者。F為頻度（Frequency）代表購(gòu)買頻率，指的是某一期間內(nèi)購(gòu)買的次數(shù)。F越大代表該段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)者的購(gòu)買頻率越高，存在極大的復(fù)購(gòu)可能性；反之F值越小，則消費(fèi)者活躍度越低，相應(yīng)的價(jià)值越低。M為額度（Monetary）代表總購(gòu)買金額，指的是某一期間內(nèi)購(gòu)買商品的金額。M越大表示該類消費(fèi)者對(duì)本網(wǎng)店（產(chǎn)品）的購(gòu)買意愿轉(zhuǎn)化為購(gòu)買行為可能性越大，該類消費(fèi)者的價(jià)值越應(yīng)受到關(guān)注，反之亦然。RFM模型理論R的計(jì)算方法是計(jì)算現(xiàn)在與最近一次購(gòu)買日期之間的間隔天數(shù)。F的計(jì)算方法是對(duì)消費(fèi)者下單的訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。M的計(jì)算方法是將消費(fèi)者的消費(fèi)金額進(jìn)行匯總。RFM計(jì)算基于RFM模型的消費(fèi)者分組為消費(fèi)者分組，即將三個(gè)指標(biāo)分別分為“高”和“低”兩種，高于均值的為“高”，低于均值的為“低”。用戶價(jià)值分析實(shí)操數(shù)據(jù)源：該任務(wù)所用到的文件名稱為“5-3用戶價(jià)值”①選中“5-3用戶價(jià)值”表中的任意單元格。②在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡中，選擇“來(lái)自表格/區(qū)域”選項(xiàng)，即可將數(shù)據(jù)加載至PowerQuery。③在“添加列”選項(xiàng)卡中，選擇“自定義列”選項(xiàng)。在彈出“自定義列”對(duì)話框中，將“新列名”框設(shè)置為“今天日期”，在“自定義列公式”框中鍵入公式“=DateTime.Date(#datetime(2021,1,1,0,0,0))”。用戶價(jià)值分析實(shí)操用戶價(jià)值分析實(shí)操④選中“今日日期”字段，在“主頁(yè)”選項(xiàng)卡的“轉(zhuǎn)換”選區(qū)中，選擇“數(shù)據(jù)類型”下拉列表下的“日期/時(shí)間”類型，將“今天日期”字段的類型與訂單付款時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一。⑤在“添加列”選項(xiàng)卡中，選擇“自定義列”選項(xiàng)，將“新列名”框設(shè)為“R”，在“自定義列公式”框中鍵入公式“=[今天日期][訂單付款時(shí)間]”。⑥刪除“訂單付款時(shí)間”字段和“今天日期”字段，將字段“R”的數(shù)據(jù)類型改為“整數(shù)”類型。⑦進(jìn)行數(shù)據(jù)分組，得到每位用戶的RFM數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分組：在“開始”選項(xiàng)卡中，選擇“分組依據(jù)”選項(xiàng)，將每組的分列依據(jù)填入分組依據(jù)中。用戶價(jià)值分析實(shí)操⑧在“開始”選項(xiàng)卡中，選擇“高級(jí)編輯器”選項(xiàng)，進(jìn)入函數(shù)編輯頁(yè)面，在上表代碼in前補(bǔ)上以下關(guān)于用戶等級(jí)判斷的條件語(yǔ)句，并將最后一行將“分組的行”改為“已添加條件列”。AR=List.Average(分組的行[R])，AM=List.Average(分組的行[M])，AF=List.Average(分組的行[F])，已添加條件列=Table.AddColumn(分組的行,"用戶等級(jí)",eachif([R]<AR)and([M]>AM)and([F]>AF)then"高價(jià)值用戶"elseif([R]>AR)and([M]>AM)and([F]>AF)then"重點(diǎn)保持用戶"elseif([R]<AR)and([M]>AM)and([F]<AF)then"重點(diǎn)發(fā)展用戶"elseif([R]>AR)and([M]>AM)and([F]<AF)then"重點(diǎn)挽留用戶"elseif([R]<AR)and([M]<AM)and([F]>AF)then"一般價(jià)值用戶"elseif([R]>AR)and([M]<AM)and([F]>AF)then"一般保持用戶"elseif([R]<AR)and([M]<AM)and([F]<AF)then"一般發(fā)展用戶"else"潛在用戶")用戶價(jià)值分析實(shí)操