本文改编自 7 月 3 日，数云课堂卢雪东讲师的分享，感兴趣的同学可以在数据赢家公众号回复“数云课堂”获得下期的直播链接或在菜单栏“干货分享 → 数云课堂”中观看往期教学视频。

本期数仔主要为同学们带来的是 CRM 基础数据分析课程，帮助同学们优化店铺数据。

CRM 数据分析的意义

通过对店铺数据分析，找到店铺问题节点，持续优化完善店铺运营方向，最终提升店铺数据，提升销售额。

简单来说，CRM 数据分析主要有以下 3 点意义：

洞察数据：通过数据掌握店铺 CRM 现状，做到心中有数；发现问题：通过对数据分析存在问题，并尝试解析问题的原因；优化调整：针对问题原因提出合理的解决办法，并跟踪优化后情况。

CRM 基础数据整理方法

下面数仔将和大家详细聊聊，在进行 CRM 分析时，需要重点分析的数据。

店铺整体指标

店铺整体指标：总体客户数据和新老客客户数据

年度复购率作店铺 CRM 运营情况决定性指标之一，可以直接判断一家店铺做的好坏重点关注新老客占比及客单变化

将这些数据做成月报的形式，从数据变化趋势中找到店铺问题。

△ 案例数据

使用数据赢家主动营销功能提取数据，建议保存成模版，定期执行。

△ 生成链路模版

会员数据

会员数据会展现出店铺客户的入会趋势，重点关注入会比例变化，可以帮助我们优化提升店铺的回购等数据。

会员数据：会员数及占比情况

总人数统计期建议参考会员等级规则的订单交易期设置总入会人数占比不含 0 元入会△ 案例数据△ 会员数据拉取链路模版

积分数据

积分分布：会员积分分布和全店客户积分分布

积分数据主要展现当前店铺会员 / 客户的未使用积分分布。

在进行积分数据分析时，我们要重点关注会员积分的集中区域，这在设置积分兑换和促进积分核销方面具有参考价值。

同时判断会员积分占比人数，对筛选出需要参与活动人群的基数很有帮助。

△ 会员积分、全店客户积分

积分兑换数据

积分兑换：会员专享券/兑换券、会员兑礼

通过重点关注券的转化率和礼品兑换数量的变化，及时调整相对领取数量低和转化率低的内容可以帮助我们提升用户运营的效率。

△ 会员数据拉取链路模版

衍生一下，店铺会员专享券是不影响商品最低价的，通过会员专享券设置可以引导用户入会等。

△ 会员积分券

互动数据

互动数据：互动明细分布情况

这个数据需要重点关注各项互动数据占比，注意互动人次和互动人数的区别，调整互动内容以及数据剧变的互动项。

△ 互动数据展示 △ 互动明细图 △ 互动明细图

抽奖数据

抽奖数据：奖项明细数据

这个数据需要重点关注总的中奖概率和大奖的中奖次数。

另外，大奖设置从店铺预算出发，参考以往互动数据，预估 618 当天的参加人次，概率应该低于中奖人数除以过往总参与人次的的数值，防止第一和第二参加活动的人直接就抽走了奖品。

案例剖析

案例背景

接下来数仔以某彩妆店铺为例，剖析一下数据分析的重要性。

该彩妆店铺的基本信息为 SKU 高，客单价在 30~40 元左右，同时用户为年轻女性为主，客户数仔 90 万左右，保持快速增长。

店铺存在问题：相对于月度客户数，互动数据比较低，需要提高互动量。

相比其他化妆类店铺，该店铺每月总互动数只有 1.65% ，在正常情况下，年轻女性作为互动意愿强的群体，活跃度高的时候能到 20%。

同时对比店铺 2018 年 12月与2019 年 1 月的会员数据，在没有会员退会、降级的情况下，会员占总人数的占比数据却下降了。

△ 问题数据△ 会员数据

分析问题

在对店铺进行分析后，发现活动文案、策划都没有问题，得出结论是会员流量出了问题。

会员信息透出仅仅只有一个首页的会员 tab 页，用户难以加入接触到入会信息。

问题解决

通过短信、客服窗口等方式增加会员信息透出、优化会员文案等方式进行调整。

优化结果

互动人次和互动当月客户占比提升基本都在 150% 以上。

在店铺客户基数大幅提升的情况下，仍然保持高速的会员数增长和占比增长。

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