16.2会员数据的分布与周期（课件）《电子商务数据分析》（电子工业出版社）

模块六 会员数据分析 《电商运营数据分析》 项目十六 会员数据认知 任务二 会员数据的分布与 周期 预备知识 1 会员分布情况 是对会员进行人群画像分析，得出会员的级别构成、性别比例、年龄层次、区域分布、喜好属性等信息。 4 会员价值挖掘 最近一次消费时间 消费频率 消费金额 （某个周期内的）最大单笔消费金额 （某个周期内的）特价商品消费占比 （某个周期内的）最高单价商品消费占比 2 会员增长/流失 会员的增长 会员的流失 3 会员生命周期 普通消费者 新会员 活跃会员 沉默会员 睡眠会员 流失会员 4 实施准备 利用会员数据可以对会员进行全方位的分析，以便商家进行精准营销。本任务将进一步练习会员数据分析的方法，比如对会员年龄和地区的分析，通过对店铺中所有会员的年龄和地区分布情况进行分析，我们可以更有针对性地设计店铺风格，上架有吸引力的商品，并能按地区进行商品的精准推广。 本任务将借助任务一实训中收集并整理出的会员数据，将年龄段分为20岁以下、20～30岁、31～40岁和40岁以上几个区间，使用COUNTIF函数统计各年龄段的会员数量，以结果为数据源创建饼图并分析年龄分布情况。然后按地区排列会员数，并汇总各地区的会员数量，然后以圆环图的形式展示地区分布情况。 任务实施与分析 本次会员年龄和地区分布的数据分析，需遵循以下操作步骤进行： 步骤1：采集并整理会员数据。 登录千牛卖家中心，通过生意参谋完成会员的数据采集，将所有会员数据复制到WPS的Excel表格工具中进行整理，为数据分析做准备，如图所示。 图 整理出的会员基本数据 任务实施与分析 步骤2：输入会员年龄区间。 整理好Excel表中的会员数据，然后输入年龄段的分段文字，比如“小于20岁的会员数量”，“20～30岁的会员数”，“31～40岁的会员数”以及“大于40岁的会员数”，如图所示。 图16-18 输入会员年龄区间 任务实施与分析 步骤3：计算各年龄段的会员人数。 随后在各年龄段右侧的单元格中计算该年龄段的会员数量。如，要计算出“小于20岁的会员数量”其公式为“=COUNTIF(A2:A13,"<20")”。值得注意的是，在公式中COUNTIF函数表示按条件计数，括号内的第一个参数为计数的范围，第二个参数为条件。 图 计算各年龄段的会员人数 任务实施与分析 步骤4：创建饼图。 以各年龄段的文字内容和数据为数据源创建饼图，并适当进行美化，可以看到该店铺31-40岁的会员占大多数，占比为42%；20-30岁的会员数量占比为33%；40岁以上会员占比为17%；小于20岁的会员数量最少，占比为8%。 图 各年龄段会员数占比 任务实施与分析 步骤5：分类汇总地区和城市。 首先按地区/城市进行排序，然后对行业数据进行分类汇总，点击“数据-分类汇总”对话框，设置分类字段为“地区/城市”、汇总方式为“计数”、“选定汇总项”为“地区/城市”，然后单击“确定”按钮，如图所示。 图 分类汇总设置 任务实施与分析 步骤6：创建柱形图。 以选择的数据源创建柱形图，并对图表进行适当的美化，最终效果如图所示。 观察右图可知，根据店铺的营销需要，可加强在低占比和0会员城市的推广度，扩大会员的地区分布，也可继续强化高占比城市的推广力度，维持店铺在这些城市的会员数量，从而提高店铺的销售额。 图 各城市会员数柱形图 拓展知识 消费者购买行为的分析是消费者研究中非常重要的一部分，会员购买行为分析常用的方法是5W2H分析法，如右图所示。 《网络安全法》是我国第一部全面规范网络空间安全管理方向问题的基础性法律。第四十一条规定：网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息，不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息，并应当依照法律、行政法规的规定和与用户的约定，处理其保存的个人信息。 思政小课堂 思考与总结 1.会员的生命周期会经历哪几个阶段？每个阶段有什么样的特点呢？ 2.什么是RFM模型？怎样使用该模型细分会员？ 能力提升 某品牌网店是一家欧美风格的原创品牌女装，从诞生至今获得了不少会员的认可与支持。但随着同类网店的增多，近几年店铺新会员增长较少，很多老会员也处于睡眠状态，该店经营者想要对店铺会员进行价值挖掘，以吸引更多的消费者成为会员，并尽可能地提高他们的忠诚度。因此，他想借助RFM模型对会员数据进行分析，并通过赋值计算的方法量化会员的RFM得分，对每一位会员进行细分，以便对不同类型的会员采取不同方式的营销策略从而使其持续不断地为店铺带来稳定的销售和利润。以下表格是该店铺所有会员近一年的消费情况（包括消费总额、消费笔数、最后一次消费时间），现需要各位学生根据本任务所学知识对表格内容进行填充。 感谢观看！ 《电商运营数据分析》 $$