客戶黏著度是衡量客戶對於產品或者品牌信任度的一項重要指標，為了了解產品的優化和行銷策略的有效性，對客戶黏著度的分析是必不可少的。那麼，要如何快速進行對客戶黏著度的分析呢？

本文將為大家詳細拆解顧客黏著度的指標，並教會大家使用商業智慧自助分析工具FineBI，快速實現對顧客黏著度的分析。快點擊下方按鈕，和軟妹一同開始簡單輕鬆的自助數據分析之旅吧~

客戶黏著度是衡量客戶對於品牌或者產品的忠誠、信任與良性體驗等結合起來形成的依賴程度和再消費期望程度，是瞭解產品健康度的重要指標。

客戶黏著度還可以細分為如下三個指標來進行衡量：

1、初期黏著度：代表客戶擁有了初始興趣，產品抓住了客戶的痛點和需求，讓客戶產生了最初的好感，開始有持續使用的意向。

2、持續黏著度：在用戶產生了持續好感之後，產品逐漸培養了用戶的使用習慣，客戶的產品體驗能夠不斷被優化，讓用戶持續使用。

3、強烈黏著度：這一指標代表了用戶的忠誠度，在已經培養了用戶的使用習慣後，無論市場發生什麼變化，用戶依舊使用該產品，讓競品無法超越。

如何打造具有強烈黏著度的顧客群，讓消費者從建立初期黏著度的訪客，逐漸養成產品使用習慣，培養持續黏著度，到最後形成強烈黏著度，成為品牌或者產品的忠實顧客呢？

顧客從訪客變成忠實客戶，從初期黏著度培養出強烈黏著度，大致經過了三個階段。對於企業來說，最重要的就是在這三個階段中，逐步增強顧客黏著度。

對於還沒有對品牌形成黏著度的訪客客戶，可以利用會員制度，給不同等級的會員提供不同的優惠和資訊內容，是顧客體會到自己和其他消費者不同，逐漸培養起對品牌的認知和黏著度。

一般對品牌沒有認知的消費者，不會直接加入會員，此時可以利用一些返現或者是優惠，作為一個刺激，邀請消費者在進行消費時加入會員。

對於已經購買，並對品牌形成了初期黏著度的顧客，之後的重點將在於經營持續黏著度，即提高回購的頻率，並在此基礎上不斷提升客單價。

企業可以利用現金或者積分回饋制度，讓顧客每次下單的消費金額，都可以轉化為積分以供下次使用，積分還可以用來兌換禮品等，這樣能夠吸引顧客回購。同時，也可以根據時令，搭配一些會員回饋活動，讓顧客加強品牌認知度和參與感。

如今，消費者每天會接收到大量資訊，企業想要獲得新客變得越來越不容易。此時，如果能藉助已經具有強烈黏著度的顧客形成良好的口碑效應，讓更多潛在的或者新接觸產品的消費者看到來自其他消費者的推薦。那麼，就能夠不斷增強消費者對品牌的信任度和忠實度。

企業可以利用現金或者積分獎勵等形式，鼓勵已經形成強烈黏著度的會員將產品推薦給未使用過該產品的好友、同事、家人，或者是幫助激活那些很久未使用產品的用戶。這一做法實際上是將部分行銷預算撥給會員，當新的顧客被激活來使用產品後，又可以以相同的方式鼓勵他們吸引更多潛在顧客，形成良性的會員成長循環。

數據是企業重要資產，從行銷、購買、服務過程都會累積大量資料，而這些資料必須要做整合。在這個過程中，需要運用到商業智能工具、大數據分析技術，來實現更懂顧客的資料分析，從而調整我們接下來的行銷或是產品策略。

那麼，應該如何進行顧客黏著度的分析並制定相應的策略呢？

在這裡我們使用了商業智慧自助分析工具FineBI，FineBI是一款專業、簡潔、易用的自助分析工具，透過FineBI自助資料集功能，普通業務人員通過拖拖拽拽就能輕鬆地對資料做篩選、切割、排序、彙總等，自助靈活地達成期望的資料結果。FineBI還支援多種基礎類、高階類圖表，能實現豐富的資料視覺化效果。

它的易用性不僅體現在操作和介面上，也體現在數據處理上。FineBI內置了各種計算公式、過濾組件。基本告別SQL和代碼。

同時，使用FineBI可以輕鬆搭建各種經典的數據分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等，幫助業務洞察。

FineBI提供包括製造業、醫藥、零售、金融等不同行業的業務主題分析場景，通過業務指標數據分析與展示，讓相關管理人員能夠輕鬆掌握業務動態。FineBI能將業務人員從資料處理和可視化的泥潭中解放出來，把更多精力投放到資料分析與資料管理和業務溝通上。

下面就來實際演示一下，如何使用FineBI快速進行顧客黏著度分析。

點擊下方按鈕，讓我們開始今天的學習吧~

首先，先將需要進行分析的資料進行準備和清洗。在這個範例中，我們使用了操作文檔提供的範例資料。

FineBI能夠從各種資料源中抓取資料進行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等資料庫，還支持SAP BW、HANA、Essbase等多維資料庫。

還支持導入Excel數據，支持從R語言腳本導入數據。所以基本能對接各類資料源，打通並整合。

我們將範例資料上傳到FineBI後，新增自助資料集並命名為「使用者黏著度分析」，勾選「使用者登入表」的三個欄位，如下圖所示：

• 查看一週登入次數超過兩次的人數走勢

我們選擇使用趨勢面積圖來展示一週登入次數超過兩次的人數走勢

1）將「聯絡電話」欄位轉換為指標，得到聯絡電話的去重計數（即所有使用者的數量）。如下圖所示：

2）對去重計數後的聯絡電話進行明細過濾，過濾得到一週內登入不止一次的使用者數量。

3）拖入欄位「登入時間、聯絡電話」，製作趨勢面積圖。

如此便完成了一週登入超過兩次人數的時間走勢圖。

• 查看不同狀態的使用者一週登入超過兩次人數的走勢

複製之前製作的組件，在其基礎上將「客戶狀態」拖入顏色欄並將「面積」改成「線」。

如此便獲得「合作、潛在、跟進」一週登入兩次以上人數的走勢。

其他走勢圖也可以按照上述方法如法炮製。

最終，我們得到了一張用戶黏著度分析看板：

• 從第一個組件中，我們可以看到【05週—10週】一週登入兩次以上的人數持續上升；結合右邊的折線圖組件，可以看到上升最明顯的是潛在使用者。說明該時間段的活動或產品優化在用戶黏著度反饋上是有正向影響的，特別是對潛在使用者。
• 只登入一回的使用者佔 74.83% ，所以從整體看，用戶黏著度有待加強，需要使用一些策略來增加用戶黏著度。

好了，對用戶黏著度的詳細解讀就到這裡，點擊下方圖片即可免費試用FineBI，快來親自動手試一試進行客戶黏著度數據分析的樂趣吧！