陳淑賢 黃立煥 莊柔柔 陳思妍 肖冬怡

摘要：本文對微信小程序的客戶價值進行分析研究，主要以某一文具店的銷售歷史數(shù)據(jù)為例.通過微信調(diào)用系統(tǒng)底層模塊來獲取文件系統(tǒng)，從而獲取客戶的數(shù)據(jù)信息.應用RFM模型與數(shù)據(jù)分析方法，對客戶價值進行分析，分類出八類客戶。然后得到不同類客戶的消費特征，以便為企業(yè)發(fā)展客戶和制定相應的營銷策略提供建議。

關(guān)鍵詞：微信小程序;客戶價值;RFM模型;分類

1引言

自2017年微信小程序上線以來，其無需安裝、用完即走的便捷性受到廣泛的關(guān)注[1-3]，基于微信小程序的企業(yè)商務營銷系統(tǒng)不斷推出。文[4]的開發(fā)人員基于WXSS、WXML技術(shù)進行開發(fā)，為景區(qū)設計一款方便實用的景區(qū)微信小程序，為游客帶來方便。

目前，企業(yè)商務營銷從原本的生產(chǎn)重心轉(zhuǎn)移到了解客戶，分析客戶價值，從而滿足客戶的需求，并對此做個性化的需求營銷，從而提高企業(yè)的競爭實力，搶占市場的先機。本文主要以某一文具店的銷售歷史數(shù)據(jù)為例，應用RFM模型與數(shù)據(jù)分析方法，對客戶價值進行分析，對客戶精細分類，并得到不同類客戶的消費特征。下面詳細介紹的本文方法和數(shù)據(jù)處理過程：

2數(shù)據(jù)處理

2.1基于微信小程序的數(shù)據(jù)獲取

主要通過微信小程序的wx.request（接口調(diào)用方式）進行服務器數(shù)據(jù)請求及數(shù)據(jù)渲染，從而獲取客戶數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)探索

本文數(shù)據(jù)預處理過程主要運用到的技術(shù)是數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理以及數(shù)據(jù)的標準化處理。然后通過數(shù)據(jù)探索發(fā)現(xiàn)，大部分訂單的平均購買數(shù)量在17件左右;用戶消費的金額平均消費56元，中位數(shù)在47元，最大購買產(chǎn)品數(shù)90件，金額196元，有一定的極值干擾;數(shù)據(jù)呈右偏分布用戶分層。

2.3RFM模型

RFM模型[5]主要由三個指標構(gòu)成，最近一次消費R（Recency）、消費頻率F（Frequency）、消費金額M（Monetary）。通常情況下，客戶最近一次消費時間R與截止時間的間隔越短，即對實時提供的商品或服務可能感興趣。反之，最近一次消費時間很近的客戶越來越少，則說明企業(yè)需要找到問題所在，及時調(diào)整營銷策略?？蛻粼谀扯螘r間的消費頻率F，可以說消費頻率越高的客戶，其滿意度越高，其忠誠度也就越高，客戶價值也就越大?？蛻粼谀扯螘r間內(nèi)所消費的金額M，表示消費金額越大的顧客其消費能力自然也就越大。

2.4RFM客戶分層及占比

在進行RFM客戶分層時，需要對三個指標進行切分，設計闕值，根據(jù)店鋪的初步數(shù)據(jù)分析，應用聚合功能。聚合功能就是在一堆數(shù)據(jù)按照內(nèi)在特征的不同進行劃分，這樣就能找到大數(shù)據(jù)量中的“中心點”，進而縮小誤差。根據(jù)各類數(shù)據(jù)與“中心點”的比較得出分類標準，分類標準如表1所示。

本文在RFM模型上生成了8類客戶：重要價值客戶、重要發(fā)展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶。

計算得出RFM各類客戶占比為重要價值客戶33%;重要發(fā)展客戶4%;重要保持客戶13%;重要挽留客戶1%;一般價值客戶1%;一般發(fā)展客戶9%;一般保持客戶3%;一般挽留客戶36%。

可知，大部分用戶為一般挽留客戶和重要價值客戶，而一般價值客戶和重要挽留客戶較少，僅占1%，這表明店鋪給客戶的觸感不夠強烈，需要切中客戶需求，激發(fā)客戶對滿足需求的渴望或是解決麻煩的迫切，預知客戶可能產(chǎn)生的疑慮，打消疑慮從而提高產(chǎn)品銷售量。

3各類客戶生命周期

客戶生命周期，也稱作留存天數(shù)，是指從用戶第一次購買，到最后一次購買之間的天數(shù)。統(tǒng)計得出8類客戶的生命周期為重要價值客戶89天;重要發(fā)展客戶15天;重要保持客戶0天;重要挽留客戶0天;一般價值客戶65天;一般發(fā)展客戶19天;一般保持客戶0天;一般挽留客戶0天。

可知，該店鋪重要價值客戶的生命周期較長，說明該店鋪的產(chǎn)品對顧客具有粘性，有利于積淀老客戶;而重要挽留客戶、一般保持客戶和一般挽留客戶的生命周期幾乎為0，這說明我們需做好售后回訪，關(guān)注產(chǎn)品使用情況，加深和客戶的粘度，提升客戶滿意度，從而延長客戶的生命周期。

4各類客戶在統(tǒng)計時段內(nèi)的消費平均值

通過計算各類用戶在統(tǒng)計時段內(nèi)的消費平均值，得到重要價值客戶190.88元;重要發(fā)展客戶79.44元;重要保持客戶131.01元;重要挽留客戶54.46元;一般價值客戶44.60元;一般發(fā)展客戶25.34元;一般保持客戶43.41元;一般挽留客戶21.63元。

可知，消費平均值較高的是重要價值客戶和重要保持客戶，這說明店鋪要進行主動拜訪客戶和保證自己的產(chǎn)品質(zhì)量。一般發(fā)展客戶和一般挽留客戶的消費平均值較低，說明店鋪要提高服務質(zhì)量，利用優(yōu)質(zhì)服務和產(chǎn)品質(zhì)量吸引客戶消費。

5各類客戶留存率

用戶留存率是指在某一統(tǒng)計時段內(nèi)的新增用戶數(shù)中再經(jīng)過一段時間后仍啟動該應用的用戶比例。該店鋪各類客戶留存率為重要價值客戶93%;重要發(fā)展客戶14%;重要保持客戶0%;重要挽留客戶0%;一般價值客戶100%;一般發(fā)展客戶25%;一般保持客戶0%;一般挽留客戶0%。

該模型中采取的統(tǒng)計時間段為30天，計算結(jié)果可知，該店鋪的重要價值客戶留存率較高，但重要保持客戶和重要挽留客戶的留存率較低，說明該店鋪急需引入激勵機制的營銷活動，如各類簽到、打卡或積分等形式的忠誠度計劃，以提高重要客戶的留存率。

6小結(jié)

本文通過RFM分析方法把客戶分為8類，并通過對每類客戶的生命周期分析，在統(tǒng)計時段內(nèi)的消費平均值以及留存率進行分析，從而對各類用戶進行精細化運營，從而不斷將用戶轉(zhuǎn)化為重要價值用戶。

本文是以某一文具店的客戶歷史數(shù)據(jù)做分析的，但是數(shù)據(jù)分析方法可以運用到其它企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)中，例如景區(qū)、銀行、物流公司等的客戶價值分析。

參考文獻

[1]吳明樺，李杰，微信小程序的優(yōu)勢分析及其在企業(yè)中的應用[J]，電子技術(shù)與軟件工程，2019（15）：45-46.

[2]袁堂青，亓婧，基于微信小程序的開發(fā)與研究[J]，網(wǎng)絡安全技術(shù)與應用，2020（04）：66-67.

[3]劉玉仁，微信小程序?qū)ζ髽I(yè)的價值[J]，現(xiàn)代營銷（下旬刊），2018 （12）：155.

[4]鄒明榮，劉小玲，黃琨，高鑫，基于WXSS/WXML技術(shù)的景區(qū)微信小程序的開發(fā)——以西嶺雪山為例[J]，信息系統(tǒng)工程，2020（02）：76-79.

[5]https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1655579544683635287&wfr=spider&for=pc