如何利用大数据分析客户数据

如何分析客户数据

      对客户进行多维度地分析，以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度，把所有的团购信息进行筛选，这样可以简单地把EDM的相关性大幅提高，起码用户收到的邮件是基本在住宅、工作场所附近，和自己的普通属性相关的，可能有一些兴趣的商品。

      对客户过去是否有点击，是否有购买，购买的产品价值，购买的频率，最近一次什么时候购买等属性进行量化，产生客户价值的评分，把客户分出价值的高低，对推荐的接受难易程度作出评估，依据这些评分来决定多频繁对该客户进行EDM操作，以及推荐的商品的细类，以提高反馈率。

      如何分析客户数据，对购买过商品客户的购买记录，以及点击过的商品记录进行分析，对团购的折扣比例，商品原价，折扣金额，团购时间长短，能否退款，是否单人使用，风格等等分别打分、统计、归类，以对客户的可能兴趣点进行“预测”，这是一个相对高级、相对复杂的过程，但是运用得好的话会收到非常良好的效果。

      如何分析客户数据，考虑在所有推荐的商品旁边增加一个“不喜欢”的按钮，收集客户不喜欢的东西对个性化推荐来说具有几乎和喜欢的商品一样重要的价值，假设一个客户告诉你他不喜欢一款49元的西餐厅的双人午餐，可能比他点击甚至购买另外一个99元日餐双人套餐给你透露的信息还要多。

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