隨著各平臺知識付費開啟，“萬物付費時代”已悄然而至。線下傳統的粗獷式運營模式已不再符合時代潮流。如何在這樣一個付費時代做好企業的精準化會員客戶策略分析管理，成為當今人們尤為關注的話題。

作品背景：

某連鎖超市在各地有80家線下零售門店，在會員維度的目標，是到2021年12月為止，80家門店總體會員數達到220萬人。

如何才能達到這個目標，是公司需要探究的問題，也是我們本次進行數據分析的目的。

分析思路：

增加會員人數分析思路
數據來源：企業數據，已脫敏處理。

數據處理：

會員購買商品的原始數據的數據量非常龐大，根據整理的分析思路，將原始數據在linux下(書寫shell腳本)加工處理成需要的事實表和維度表。

原始數據加工過程中，用到linux的kuniq、selrow等命令進行去重、異常值處理(去除購買金額<=0的部分)等操作

事實表和維度表的數據表及內容

數據表之間的關聯圖

利用FineBI制作門店忠實會員屬性及使用儲值卡的顧客畫像的自助數據集

可視化報告:

在制作可視化報告之前，列出報告分析框架，明確分析目的和分析視點

分析框架

確定報告中選用的圖表，以及各個圖表對應的表達內容、例子

報告圖表選擇

報告背景簡介&分析的目的&特別說明

為了直觀地展示選取的10家門店的的狀況、使用了以下形式：

數字確認結果及結論

新增會員分析：在3個門店試驗了新的入會方式：自助機入會，和一直都有的導購臺入會、Web入會、APP入會進行比較，看哪個入會方式更加受顧客的青睞。

其中10個門店中3個門店是實驗店，數據確認是以實驗店VS非實驗店的形式來進行的。

數字確認結果及結論

忠實會員分析：根據最初分析思路的梳理，先確認了會員等級別的會員人數及購買狀況、進而確認了優質會員（白金&黃金）喜好的商品品類；

對于優質會員的購買習慣，從購買頻度和客單價的角度進行了分析。從而期待從商品品類的強化和會員購買習慣的支持方面留住忠實會員。

數字確認結果及結論

流失會員分析：導致會員流失的因素非常多。本次分析我們著眼于自身門店的商品品類，以及對門店滿意度調查的問卷數據的分析來進行。

首先是對于流失會員流失前最常購買的商品品類、以及TOP5品類的SKU數的變化進行了確認。

數字確認結果及結論

對門店滿意度的調查問卷信息進行了統計，以期待能獲取導致會員流失的可能原因

報告的最終效果：

選手感想：

數據連接方便。數據源發生改變時，頁面表現可以實時聯動。內置數據清洗機制，建立自助數據集，先處理數據，數據引用-數據處理-可視化呈現，邏輯清晰易懂；
制作圖表時，FineBI提供了豐富的封裝好的組件供我們選擇，讓做圖表變得簡單有趣，豐富的配色方案、以及背景圖片的添加等功能，讓即使不會美工的人也能制作出非常美觀的報告；
儀表板樣式可選，讓沒有美工基礎的小白，也能輕松做出高大上的大屏來。

源自：2021帆軟BI可視化夏季挑戰賽參賽作品
獲獎名次：全場最佳作品獎（團體賽）
作者：風影710、飄搖紅葉、云里霧里、jr劈里啪啦、zz稀里嘩啦，未經授權禁止轉載。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何做好会员用户画像分析，比消费者本身更懂自己？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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