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数据分析应用:回头客分析

用户33523432020-04-28 18:08
作者:汪谦 (如需转载,请取得作者同意授权。)

企业要想良好经营,必须能留得住客户,最好每个客户都能成为回头客。本篇将介绍如何利用 网易有数推出的“跨视图粒度计算”来进行回头客分析。
先放几张示例图。
示例一:首次复购间隔月份分布情况,比如箭头所指的柱子表示“有50个客户在首次下单后,隔了6个月又进行了下单”。


示例二:复购间隔季度分析,比如箭头所指的方块表示“2013年第3季度的新客户中,有35人在间隔了1个季度后,又进行了下单”。


示例三:各商品复购率分析,比如,输入“1”时,我们可以看到每种商品的客户中,首次下单后1个月以内再次下单的客户占比情况。


如图所示,我们的测试数据中(  下载数据)只有客户每次下单的时间,并没有客户“首次下单日期”、“首次复购日期”、“首次复购间隔时间”等数据,那么如何实现上述示例的分析呢。
这就需要用到网易有数的“跨视图粒度计算”的功能了,下面将分步骤介绍如何在有数中通过计算得到客户“首次下单日期”、“首次复购日期”、“首次复购间隔时间”等数据。


第一步,我们创建一个“首次下单日期”的计算字段。语法规则如下:
{ FIXED [客户名称] : MIN([订单日期]) }
它的意思是,计算每个客户下单日期中最小的日期,即首次下单日期。如图所示,我们可以查看下该计算字段的结果。 

第二步,现在我们得到了首次下单日期,那么如何计算第二次下单的日期呢,我们可以再创建一个“首次复购日期”的计算字段,语法如下:
{ FIXED [客户名称] : min(if [订单日期] > [首次下单日期] then [订单日期] )}
它的意思是计算每个客户首次复购(即第二次下单)的日期,如图所示,可以查看下计算结果。


第三步,如此一来,得到了客户首次下单的日期跟第二次下单的日期,我们便可以计算两个日期的间隔时间。再创建一个“首次复购间隔时间”的计算字段,语法如下:
DATEDIFF("month", [首次下单日期], [首次复购日期])
该字段计算的是两个日期相隔了多少个月,如果想计算相隔的天数、季度数可以将语法中的"month"改为"day"或者"quarter"。
至此我们便得到了需要的数据,基于这些数据,我们可以实现上述三个示例的分析,由于篇幅有限,本文不展开示例实现的具体操作步骤,如果读者有兴趣可以在评论区留言索要具体的操作步骤演示。

文中所有示例均是在  网易有数中实现,欢迎使用体验~

关于“跨视图粒度计算”功能的更多介绍可阅读下述文章: