数据分析常用方法
CRM分析方法有哪些？
CRM分析方法有哪些？
一个专业的crm专员想要做好营销活动的策划与管理，不仅要不断完善会员制度，同时还得会crm数据分析，因此这样的专员对市场而言也是可遇不可求。但是针对CRM数据分析，小万为大家寻找到了一些每个人都能掌握的crm数据分析方法。
crm数据分析
一，KPI指标分析
crm专员每天都要面对大量的会员数据会员基础信息数据、行为数据、交易订单数据等等。这些数据往往会使我们胡子眉毛一把抓。但是如果静下心来先梳理一遍自己的业务，明确目标。这么做是为了提升复购率？还是为了减少营销成本？只有在目标明确的前提下，我们才能更进一步。
比如目标是减少客户流失，接下来就可以通过分析流失率，来了解客户的总体流失情况。通过购买频率和消费金额来细分会员。通过活动响应率和平均购物折扣，来制订客户挽回的策略等等。
而流失率、消费近度、活动响应率这些我们都用到了大量的KPI指标。因此KPI是一个很实用的风向标。
二，RFM模型分析
虽然适用于crm数据分析的数学模型有很多，但是根据市场数据分析显示要说在客户关系管理领域中应用最广泛的，当属RFM模型。
RFM的分析过程大致可以分为四步:
1．准备数据
从系统中拉取订单交易数据，从中筛选出包括店铺名称、订单编号、VIP卡号、VIP姓名、VIP种类、付款时间、实际付款金额等等关键数据。
2.数据预处理
删除因门店不规范录入造成的错误数据，以及因赠品的数据。然后根据公式算出累计付款金额。
3.划分等级
4.赋值计算
三，客户细分
在RFM模型的基础上演化出来的客户细分方法有很多种。有的通过SPSS软件，用K-MEANS算法先将客户进行聚类，反过来寻求业务上的解释。有的利用客户价值矩阵，通过平均消费金额和消费频次两个维度将客户分成乐于消费型、不确定型、优质型和经常型客户四种类型。
RFM上都是重要价值客户，需要好好保持；交易金额和次数都很高，因此最近无交易的客户，需要进行老客唤回；而最近有交易且金额很高的深耕客户，是我们需要重点花精力的培养对象。每一种细分都能在实际业务中找到相对应的客户类型，在此基础上，针对性的营销举措才有意义
医学生想学数据分析怎么办？
谢邀
先介绍下：本人目前就是从事数据分析相关的工作，工科，非数据相关专业。
首先：数据分析，顾名思义，有数据才能分析。学校里利用数据进行科学研究，做学术；社会工作中利用数据分析指导公司运营，发现问题，提出有效的针对性策略，一切为公司利益做辅助。
其次：数据分析在学校中，只要接触到实验、调研和做报告，基本都会接触到数据处理和数据分析，关键是看个人有没有这方面意识，好的数据分析能力，不仅能提高科学学习工作中的效率，还能得到老师同学的欣赏。
再次：在学校中掌握扎实的数据处理和数据分析能力，不仅能在未来的职业中发挥自身的社会价值，还能找到比较满意的工作，实际工作还需要有的就是对业务的熟悉程度，这点可以在工作中积累。在现实工作中，不管是什么岗位(运营、技术、产品和市场等岗位)，或多或少都要有数据分析的能力。未来，数据分析不仅是一个职位，还是一种能力，数据分析会成为职场人必备的技能之一。
最后：题主是医学生，学习数据分析没有问题，在学校是多接触这方面的知识，和相关老师多聊聊，医学数据方向在未来是比较好的研究方向，积累医学相关知识还要不断提高数据分析能力；平时可以上网学习学习，网上资料有不少，相信会学习到不少知识，另外如果想深造，可以考虑相关方向的研究生继续学习，不断提高专业知识，才能通过数据分析研究的更深。
题尾：祝题主能有所收获，数据路漫漫，贵在坚持！加油！
最后