客户洞察常用方法(客户洞察案例)

导语：客户洞察分析的SMART方法

通过前面的描述，我们已经知道了常用的客户画像的应用，也理解了只有少量的数据具有分析价值，那么如何对客户数据进行洞察分析呢？

接下来介绍一个系统化的数据洞察分析方法——SMART方法。

第一步，Strategy，定义洞察策略，设定目标范围。

第二步，Measure，设计衡量指标，准备分析数据。

第三步，Analyze，分析可用数据，形成商业洞察。

第四步，Report，报告重要发现，展示数据结果。

第五步，Transform，形成转变业务的决策行动。

第一步：定义洞察策略，设定目标

首先要定义洞察策略。客户是企业重要的资产，每一个有效的客户策略都应从基础的客户定义出发，如忠诚客户、新增客户、活跃客户、流失客户等，在此基础上明确定义期望达到的业务目标，比如忠诚客户的价值分群、新增客户的渠道来源、活跃客户的行为偏好、流失客户的原因倾向等。

接下来设定目标范围。尽可能明确分析的范围，这样能够有效聚焦于需要分析的数据，将宝贵的时间和精力集中在最有可能产生价值的分析上。跳过这一环节，盲目地对全量数据进行分析和挖掘的做法并不可取，这不仅会使数据分析的工作量倍增，还会产生不相关的客户分析结果，分析结果成功应用的可能性也不高。

第二步：设计衡量指标，准备数据

首先梳理特征变量。客户分群模型在微观层面上进行数据分析和挖掘，用来描述客户的特征变量往往会达到数百个，有时甚至有数千个之多。

然后构建衡量指标。面对众多可用的分析变量，分析时设计有效衡量目标的指标体系尤为重要。可以结合客户属性和业务属性设计两维衡量指标，一个维度以客户的类型为主，可以应用客户画像或已经定义好的客户分群；另一个维度基于业务场景，可以是产品的组合或产品生命周期，也可以是服务的过程或服务生命周期。

接下来进行数据准备。从原始数据记录的提取开始，通过数据清洗、有效性验证和排错形成清洗后的数据，再经过数据排重和归并操作形成可供分析使用的数据集。

擅于利用工具提升数据准备过程的效率至关重要。做过数据分析的人都知道，准备数据的过程往往是分析过程中最为费时的一个环节，耗费70%以上的时间在数据准备上是常有的事。在准备数据的过程中尽可能地应用自动化数据处理工具或数据管理软件来提高效率，从而将更多精力投入在其他更加增值的环节。应用自动化的数据处理工具有助于减少人为差错，减少这类在数据处理过程中经常导致模型失败的根源性因素。

第三步：分析可用数据，形成洞察

首先建立对数据的全面理解。在应用数据分析和挖掘模型方法之前，应该通过基本的综合分析获得对数据的全面理解，比如数据的质量、分布特征和可追溯性等。这些理解不仅有助于为后续的数据建模分析提供极具意义的洞察，还有机会发现数据中存在的数据异常、不一致性或奇异分布，这类异常情况在形成可信赖的稳定分群结果前都需要被剔除出去。

然后应用分析工具和模型算法开发客户分群模型。客户分群的结果与输入的数据和选择的算法高度相关。要找到在统计上具有一致性意义且具有商业价值的静态细分，重要的任务是对不同的模型变量组合进行测试和学习。这一过程不能忽略的是，要将业务输入和用户细分输入在数据挖掘任务中视为一个整体来进行分析。

第四步：报告重要发现，展示结果

制定报告展示策略。对分析洞察发现进行结果展示并进行业务解释至关重要。报告分析结果展示的过程不仅有助于基于结果回顾分析洞察的过程是否正确和完整，还是促进将重要的发现转变成后续业务改进行动的关键环节。

运用适合的可视化展示工具。强大的可视化工具不仅能够展示文本信息分析、页面点击分布、社交关系联结、地理位置围栏等特殊的数据特征和变化趋势，还有助于着重突出重要的洞察发现，最大化洞察展示的效果，能够帮助其他入员更直观、快速地建立对分析洞察结果的全面理解。

第五步：形成转变业务的决策行动

接下来基于洞察结果形成策略。对于识别出的每一类客户细分，运用人口统计属性、流失倾向、潜在风险、交叉产品使用情况等维度变量对客户群的定位、忠诚度、信用和产品偏好等给出理解和详细的描述。每一个微观分群模型都能用来实现一个这样的目标，这些分群模型的组合或交叉能够提供更多的业务机会来对客户进行定义和选择。

最后制定带来转变的行动计划。到了这一步，分析洞察的任务就基本完成了，接下来是在业务中应用这些发现。对于营销者来说，最重要的工作就是优化每一类客户的终生价值，将对客户的价值、风险监控或营销机会转化成相应业务策略和可行的业务行动。例如，对于识别出有潜在流失倾向的客户，主动发起体验关怀行动，唤醒他们对于产品和服务的认知，或者向他们提供高性价比的产品，从而降低这些客户的流失可能性。

此外，理解客户分群结果的稳定性非常重要。客户分群结果并非一成不变，而是会随着时间等因素的变化而改变。例如，在数据可以支撑的情况下，对信用卡客户分群的变化和迁移情况进行连续地跟踪分析，掌握信用卡客户在一个信用评分周期中的消费还款行为和信用风险水平变化，这些洞察可以用来进行临时信用额度的调整，以及推荐适合的信用卡产品。

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