消費者分析透過收集、分析和解釋消費者行為及消費者需求的相關資料，以便企業更好地了解消費者，並制定更有效的市場策略。

本文將從消費者研究資料收集與清理、消費者研究基礎資料分析、分析發掘消費者價值出發，來給大家介紹透過自助式商業智慧BI工具FineBI進行消費者分析和消費者研究的總結經驗和心得。

本次範例使用的自助式BI工具FineBI，簡單易用，只需拖拽操作即可進行數據分析，還擁有豐富的可視化和智能圖表功能，是進行數據分析的神器！快點擊下方試用按鈕，和軟妹一起開始資料分析之旅吧~

消費者分析是一種利用消費者行為資料透過市場細分和預測分析來幫助做出關鍵業務決策的過程。消費者分析可以分為消費者行為分析和消費者人口統計分析兩個方面，消費者行為分析說明為什麼產品與客戶的生活方式和需求相匹配，人口統計分析描述消費者的人口統計屬性。

消費者分析是一種簡單的工具，可以幫助企業深入剖析消費者的行為與需求，辨別用戶畫像，找到適合的目標市場，輔助經營戰略與行銷策略的擬定，創造營收成長。

消費者分析透過收集、分析和解釋消費者行為和需求的相關資料，以便企業更好地了解消費者，並制定更有效的市場策略。以下是消費者分析的一些常見用途：

市場定位：消費者分析可以幫助企業了解目標市場的需求和偏好，進而制定適合的產品和服務，以吸引目標消費者。
產品開發：透過消費者分析，企業可以了解消費者對產品的需求和期望，進而開發出更符合市場需求的產品。
廣告宣傳：消費者分析可以幫助企業了解目標消費者的偏好、價值觀和行為，進而制定更有效的廣告宣傳策略，吸引目標消費者。
銷售策略：消費者分析可以幫助企業了解目標消費者的消費行為和決策過程，進而制定更有效的行銷策略，提高銷售額和市場佔有率。
客戶關係管理：消費者分析可以幫助企業了解消費者對產品和服務的滿意度和不滿意度，進而改進產品和服務質量，提高客戶滿意度和忠誠度。

總之，消費者分析是企業制定市場策略、開發產品和服務、進行廣告宣傳、制定銷售策略和管理客戶關係的重要工具，對企業的營運和發展具有重要意義。

如果想要進行消費者分析和消費者管理，我們需要哪些基礎資料呢？

通常我們需要會員的姓名、性別、出生年月日、手機號碼、郵箱、位址、公司、月收入等資訊。但有時獲取這些資訊比較困難，如月收入、手機號碼、位址等。此時不妨採用技巧，如讓客戶選擇收入範圍，透過商場或登入/傳送檢驗碼方式獲取手機號碼，免費寄送試用品獲取位址，透過身分證綁定獲取年齡等。
另外，付費資料獲取渠道也是有必要的，但同時也要注意保護好消費者資料。

收集到資訊後，需要對異常資料進行清洗，以保證分析結果有質量和業務戰略指導意義。在現代社會，進行會員資料分析往往容易陷入誤區。很多人提到資料分析時，總是想到資料探勘，但忽略了對企業原始資料的清洗和分析管理。實際上，對於資料分析來說，最重要的是進行基礎資料的管理和分析，才能進一步進行挖掘分析。如果在這個基礎上開展工作，對企業的價值將會更大。

自助式商業智慧工具FineBI就能很好地滿足这个需求。
FineBI支援多種資料連結方式，可透過Oracle等資料庫連結、SQL連結等等，也可直接匯入Excel表格，方便處理非實時資料。

完成資料連結後，我們要對收集的消費者資料進行初步加工，因為資料源中有很多髒資料，會影響分析結果。FineBI的自助資料集可對資料指標進行整合和篩選，如下圖所示，直接選擇建立自助資料集，選擇表格，點選過濾，新增條件且，選定想要查看的門店性質並新增限制以過濾掉空值、異常值和特殊正文顯示。點選新增公式欄，點選欄位名“銷售額”和“毛利”，進行相減操作，即可獲得新欄位“成本額”。

FineBI的資料加工中包含了其他很多處理功能，比如分組彙總、排序、合併、聚合等等，藉助這些功能，資料清洗將變得無比簡單。
 

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完成資料獲取和資料清理之後，就可以開始消費者研究基礎資料分析了。對於各大營運平台，基礎的消費者資料分析有三個重點：看趨勢、着對比、溯源頭。

下面以消費者分析中最重要的兩個指標流失率和增長率為例，藉助FineBI製作的四象限圖主要介紹一下基礎的消費者對比分析技巧。

FineBI內建了包括桑基圖、漏斗圖和雷達圖在內的多種視覺化圖表和智慧圖表，簡單易上手、拖拽進行資料分析，且自帶資料處理功能。基於BI的資料分析模式，能夠極大的提升業務部門獲得分析結果的效率。

首先我們使用自助式大數據分析工具FineBI製作了散點圖，展示20個城市的會員狀態情況，包括會員流失率和會員新增率兩個分析指標。

新增率和流失率是消費者分析中最重要的指標，可視為企業資產的存款和取款。藉助FineBI我們轉列了四象限圖，將20個城市分為四個象限，分別代表會員流失率和增長率的高低。

第一象限：消費者流失率和增長率都高；
第二象限：消費者流失率低、增長率高；
第三象限：消費者流失率和增長率都低；
第四象限：消費者流失率高、增長率低。

從圖中發現，長沙、石家莊、成都、濟南這四座城市的會員狀態最好，使用者持續增長。相反地，北京、天津、哈爾濱、長春、大連這五座城市的消費者流失情況很嚴重，需要立即整頓。第一象限的六座城市需要降低會員的流失率，第三象限的五座城市需要提高會員的增長率。

做消費者基礎資料分析思路要清晰，大體可分為三種：看趨勢、着對比、溯源頭。其中看趨勢是比較常用的分析手段，透過對不同時間階段的銷售情況進行趨勢統計，結合溯源頭找出銷售額增長或是下跌的主要原因，及時指導和調整營銷策略。

第二部分介紹了消費者基礎資料分析，主要是為了解決當前影響企業銷售額的問題。發掘消費者價值則是為了長期可持續地發展戰略。企業可以透過分析會員畫像和消費力等指標來了解會員的綜合價值。但有些指標難以量化，需要透過有針對性的問卷調研等方式來評估，我們可以參考以下相關性指標來側面評估我們的消費者的綜合價值。

3.1 最近一次消費時間（忠誠度）

“最近一次消費時間”是指消費者最近一次購買產品或服務的時間。這個指標在消費者分析中非常重要，因為它可以告訴我們哪些顧客最近有消費行為，哪些顧客已經很久沒有消費了。透過這個指標，我們可以制定不同的行銷策略來吸引那些很久沒有消費的顧客，提高他們的忠誠度和消費頻次，進而促進企業的銷售增長。

3.2 消費頻率（忠誠度）

“消費頻率”指的是消費者在一定時間內購買產品或服務的次數。這個指標的意義在於，可以幫助企業瞭解客戶的購買行為模式，比如他們是一直回購某個產品，還是會嘗試購買不同的產品，有助於企業制定更加精準的市場營銷策略，提高客戶忠誠度和促進銷售增長。

3.3 消費金額（購買力）

“消費金額”是指消費者在一定時間內在企業購買商品或服務的總金額。該指標可以用來衡量消費者的消費能力和購買意願，同時也可以用來評估企業的銷售業績和市場佔有率。消費金額高的消費者往往是企業的重要貢獻者，而消費金額低的消費者則需要進一步挖掘和開發。在消費者分析中，消費金額是一個重要的指標，可以用來識別高價值客戶、制定精細化營銷策略等。

3.4 最大單筆消費金額（購買力）

“最大單筆消費金額”指消費者在一次消費中所支付的最高金額，該指標可以反映出消費者的消費能力和消費偏好，以及消費者在購買時的決策過程和購買心理。透過分析這個指標，企業可以瞭解到哪些商品或服務更受消費者歡迎，並據此調整營銷策略，提高銷售額和顧客滿意度。

3.5 最高單價商品消費佔比（價格容忍度）

“最高單價商品消費佔比”指的是消費者在所有購買商品中，最高單價商品的銷售額所佔比例。該指標可以用來衡量消費者的消費水平和購買偏好，以及幫助企業制定定價策略和產品組合。如果消費者的該指標較高，說明他們可能更願意購買高價位的商品，企業可以考慮推出更多高價位商品；反之，則可以考慮降低價格或增加低價位商品的銷售。

3.6 特價商品消費佔比（價格容忍度）

“特價商品消費佔比”指的是在消費者購物中，特價商品所佔的比例。該指標體現客戶的價格容忍度。特價商品消費佔比作為評價顧客消費力的指標，往往跟實際佔比的大小成負相關性。

透過獲取六個關鍵消費者消費指標，我們可以建立對應區間打分制，並使用FineBI製作雷達圖來組合統計出消費者的最終使用者畫像。基於自助式BI，業務部門可以在前端自由組合指標和維度，各類圖表一鍵點選，所見即所得，輕鬆進行探索式分析，幫助業務部門挖掘出資料中隱藏的關係。

透過觀察雷達圖的形狀，我們可以瞭解到每個消費者的特徵，進而制定差異化的行銷策略。下圖為例。

會員一通常對商鋪/平台有較高的忠誠度，但購買力較低。雖然這部分客戶的消費金額不高，但他們通常會持續消費，是企業持續利潤的來源基礎保證。我們可以在人流稀疏的時段做促銷行為，讓其產生持續的集中消費。

會員二通常消費能力較強，對價格也有一定的容忍度，但忠誠度不高。為了提高該類會員的回購率，我們可以分析他們的消費記錄，並提供會員商品精準推薦。

透過對消費者多維度資料的組合統計，建構出每一個使用者的精準畫像，進一步制定有針對性的行銷策略。

本次的BI消費者分析經驗分享先給大家介紹到這裏，希望這些內容能夠對大家有所幫助。下期我們將提供更詳細、全面的內容，敬請期待！同時歡迎大家積極參與學習和交流，共同進步！

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