团购客户价值分析数据

通过对历史下单团购客户进行分层，企业可以更加准确地了解市场动态和用户行为，将有限的资源投入到最具潜力的用户群体上，有助于提高营销活动的效率并增加用户的满意度和忠诚度。 团购用户的多样化需求也促使商家和平台不断创新产品和服务，这种创新竞争也推动了整个行业的进步和发展。 另外团购活动以社区为单位进行，这有助于增强社区居民之间的联系和互动。通过共同参与团购，居民之间可以建立更加紧密的关系，增强社区凝聚力的同时也有助于减少过度包装等造成的资源浪费。1、数据采集：从棒集团购后台管理系统导出团购相关数据； 2、数据处理：以客户手机号作为唯一标识，对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作； 3、算法加工：通过AVERAGE函数计算所有客户消费金额的平均数，通过RFM模型结合定档法计算客户的消费金额定档值Mn=IF(Mn>AVERAGE(M),1,0)，消费频次定档值Fn=IF(Fn>AVERAGE(F),1,0)，最近一次消费至8月31日时间定档值Rn=IF(Rn>AVERAGE(R),0,1)，再根据RFM模型客户分层规则将就客户分为8个层级，R+F+M=3为高价值客户、R+M=2且F=0为重点发展客户、F+M=2且R=0为重点保持客户、R+F=0且M=1为重点挽回客户、R+F=2且M=0为一般价值客户、F+M=0且R=1为一般发展客户、R+M=0且F=1为一般保持客户、R+F+M=0为潜在客户；

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集包含16133条团购客户数据，每日更新，用于客户分层和市场分析，采用RFM模型和定档法进行客户价值评估。