Skills Phân tích
Biến dữ liệu khách hàng của bạn thành thông tin hữu ích với phân khúc tự động và phân tích dự đoán.
Skills có sẵn
Phân khúc RFM
Tự động phân khúc khách hàng theo Recency, Frequency và Monetary value
Dự đoán rời bỏ
Xác định khách hàng có nguy cơ rời bỏ trước khi họ rời đi
Tính toán CLV
Tính toán và theo dõi Customer Lifetime Value
Phân tích Cohort
Theo dõi hành vi khách hàng theo thời gian theo nhóm mua lại
Quy kết doanh thu
Quy kết doanh thu cho các kênh tiếp thị và chiến dịch
Tổng quan
Analytics Skills xử lý dữ liệu khách hàng của bạn để hiển thị thông tin hữu ích:
- Phân khúc tự động - Nhóm khách hàng theo hành vi
- Điểm dự đoán - Dự đoán các hành động trong tương lai
- Giá trị vòng đời - Hiểu giá trị thực sự của khách hàng
- Quy kết - Biết điều gì đang thúc đẩy kết quả
Phân khúc RFM
| Phân khúc | Recency | Frequency | Monetary | Hành động |
|---|---|---|---|---|
| Nhà vô địch | Cao | Cao | Cao | Khen thưởng & upsell |
| Trung thành | Trung bình | Cao | Cao | Duy trì tương tác |
| Tiềm năng | Cao | Thấp | Thấp | Nuôi dưỡng để chuyển đổi |
| Có nguy cơ | Thấp | Cao | Cao | Chiến dịch giành lại |
| Đã mất | Thấp | Thấp | Thấp | Tương tác lại hoặc kết thúc |
Các chỉ số chính
| Chỉ số | Mô tả | Tần suất cập nhật |
|---|---|---|
| CLV | Doanh thu vòng đời dự đoán | Hàng tuần |
| Điểm rời bỏ | Xác suất rời bỏ | Hàng ngày |
| Điểm RFM | Điểm hành vi tổng hợp | Hàng ngày |
| NPS | Net Promoter Score | Theo khảo sát |
Bắt đầu
- Đảm bảo dữ liệu đơn hàng đang được đồng bộ
- Kích hoạt Phân khúc RFM (chạy tự động)
- Xem xét phân phối phân khúc trong bảng điều khiển
- Tạo chiến dịch nhắm mục tiêu theo từng phân khúc
Tip
Phân khúc RFM cần ít nhất 90 ngày lịch sử đơn hàng để có kết quả chính xác.