2024年8月21日 星期三

[Excel]如何由銷售資料篩選出客戶的回購週期?

 


近期與行銷同仁討論如何借重RFM模型分析既有的銷售資料,RFM模型是一種常用的行銷分析工具,其通過評估客戶的購買行為來識別並細分客戶群,其三個關鍵指標(Recency, Frequency, Monetary)的首位字母組成該模型的名稱,三個指標的定義如下:

Recency(最近一次購買時間):

Recency 指的是客戶最近一次購買的時間距離現在有多久。通常以天數、週數或月數來衡量。

Frequency(購買頻率):

Frequency 指的是客戶在一定時間內購買的次數。

Monetary(購買金額):

Monetary 指的是客戶在一定時間內的總購買金額。

然而,除了上述三個指標之外,針對單一商品和單一客戶的回購週期也是一個重要參考指標,值得由銷售資料篩選和分析,或許可挖掘出既有客戶的消費行為模式。

本文以根據銷售資料篩選出客戶別的回購資料為範例,演示如封面視頻。對應的函數功能說明如下:

1.UNIQUE

取得數據範圍中的唯一值。在本文範例中,利用UNIQUE取得客戶清單。

2.TRANSPOSE

將數據的行列進行旋轉。在本文範例中,利用TRANSPOSE將客戶清單由垂直方向轉為水平方向。

3.COUNTIF

計算符合條件的儲存格數。在本文範例中,利用COUNTIF標定某位客戶第幾次購買的紀錄。

4.MATCH

在指定數據範圍內尋找符合條件的欄位,並返回在該指定數據範圍的相對位置。在本文範例中,利用MATCH找出輔助欄的符合條件欄位。

5.ROW

返回該儲存格的行號。在本文範例中,利用ROW標定對應的購買次數。

6.INDEX

在指定數據範圍內返回指定行的儲存格內容。在本文範例中,利用INDEX取得對應的購買日期。

當取得客戶別的回購週期數據後,後續可依照這個基礎數據進一步分析和定義指標,如平均值或中位數等等,最終仍需要評估實際回購週期與預測值的差異,來判定指標的有效性。


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