客户分析的分析方面
政府机关类
：（1）提升服务形象，同社会公众他方面进行沟通的需求
（2）推动社会发展和改善民生的需求
（3）有宣传法律法规，普及公共知识，应对突发事件的需求
机会：（1）通过邮政商函、贺卡等在春节、重阳节等节日宣传政府政策、新的服务措施等
（2）政府采购，向社会弱势群体或服务人群发放补贴、补助等，为邮政发展代办金融业务、家乡包裹等业务直接带来机会
（3）出现在世界、全国或区域内有影响的事件时，响应政府号召开展各种专题营销活动
通信类客户：
需求：（1）有新业务宣传和促销的需求
（2）有和品牌宣传需求
（3）维护客户关系的需求
（4）拓展营销渠道的需求
机会：（1）使用数据库商函为客户的新业务进行宣传推广，通过为客户提供设计、印刷、封装、打印名址、投递一条龙服务，使客户认可邮政商函业务并带动邮政其他业务的开发。
（2）邮政在依托政府力量开发相关一些大项目时，可请移动、电信、联通等通信运营商提供赞助借以提升其社会形象和品牌知名度
（3）建议其使用邮政的形象期刊、邮折、年册等来维护其大客户
（4）在通信类客户开展积分兑换礼品活动时，为其提供礼品配送活动
（5）依托邮政网点为其开展代售卡、代放号等代办电信业务，为通信行业客户开拓新的渠道
金融类
需求：（1）新业务宣传和与其客户信息沟通的需求
（2）业务开发、企业宣传和客户公关的需求
（3）安全方面的需求
机会：（1）重要单证同城配送业务节约客户成本
（2）邮政形象期刊等帮助客户宣传企业形象以及维护大客户
（3）开发商业银行现金寄库、押运及同业现金领缴、银企对账单业务
（4）帮助客户邮寄积分礼品、促销礼品等
医药类
需求：（1）大量的物流配送需求
（2）提高企业形象、扩大知名度的宣传需求
（3）维护和巩固经销商、医院等下游客户群体的需求
（4）有增强企业内部员工人性化管理，提升企业凝聚力的管理需求
机会：（1）使用邮政特快专递等为客户提供物流配送解决方案
（2）使用邮政数据库商函、企业形象宣传期刊等宣传企业产品和服务，提升企业形象和知名度
（3）使用医疗回访卡、医疗健康服务卡等提升服务质量，提高客户满意度
（4）使用鲜花礼仪，中秋月饼邮寄等来维系客户、慰问职工等
零售类客户
零售类客户主要需求
有宣传和节假日促销；不断发展新会员和维系老会员；客户有创新宣传方式的需求针对零售类客户的，建议其使用不同的业务来满足客户，邮政拥有丰富的名址数据资源，可以通过数据库商函邮简中邮专送广告来帮助零售类客户向目标人群扩散促销信息，提高促销效果信息，来稳定经营提高客户忠诚度，可以使用邮政的企业形象宣传年册和企业庆典纪念邮票册作为高档礼品回馈客户通过企业邮资信封，形象期刊等来宣传企业信息，提升企业形象
旅游类客户
主要需求；为了抢夺目标客户，加大对景点最新服务资讯的宣传，可以向客户提供推介数据库商函，中邮专送广告二是旅游社和景区都有自己的客户资料，他们会通过一定方式和老客户沟通这就为邮政贺年卡，客户信息反馈卡，数据库商函等业务三是一些大型的景点或特色景点会通过赠送特色礼品来作为沟通大客户增加知名度的一种方式，邮政形象年册家乡包裹就可以满足客户的需求四是旅游景点有规范管理，提升整体形象提高社会知名度，实现企业的可持续发展需求，明信片门票风光明信片可以满足客户需求。
教育类
需求各院校培训机构招生大战带来的宣传需求二是塑造学校品牌形象的需求三是 为了提高教学质量 学生对优秀的教辅的需求，学校有和家长和学生进行沟通交流的需求
针对教育培训类客户的需求，推荐客户使用数据库商函广告明信片 挂号信等业务来进行招生宣传，通过邮资信封既有专题册，邮政贺卡，学校风光明信片等产品来为客户塑造品牌提升形象，通过邮寄家长通知书，学生成绩通知单，书信大赛等来满足客户沟通需求，针对毕业生市场可以退出毕业生档案寄递,校园包裹，毕业生纪念次等，针对高校图书馆开展报刊订阅和投标工作，，针对中小学生开展教辅类图书和报刊的订阅工作。
电力类客户
电力类客户的主要需求；电力行业正在进行市场化改革，各级供电企业越来越注意提升服务形象，重视承担社会责任，邮局服务对象众多电费收取归集工作量大，存在资金人手不足网点不足问题 ，在一定区域上出现缴费难服务水平不高等服务等服务问题，在一定程度上影响了电力公司的形象电力行业客户提升企业形象需求为邮政业务的介入提供了很好的机会，列入使用邮政鲜花礼仪，贺卡业务在节假日员工生日为送上鲜花蛋糕贺卡等，让员工感觉到领导的关怀，关心，激发庺的创造力和工作干劲，推荐邮政数据库商函账单包裹个性化邮品等业务，帮助电力行业客户进行用电安全宣传电费告知企业形象宣传，依托邮政网点优势和业务优势开展的代收电费，点收点卡，电费归集等
网贷平台运营分析都需要哪些数据
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有哪些强大的客户数据分析工具？
向 你 推 Chinapex创略公司的APEX NEXUS， 我 们公经和 他 们有过业务往来，APEX NEXUS一个实时的，连接的数据分析，其重点是获取第一方数据的见解，然后将数据应用于各种与客户相关的用例，所有的数据分析结果非常的公正、中立。
选择网贷平台主要看哪些数据信息
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做客户的RFM分析，用什么数据挖掘工具最简单？
举一联网餐饮的例子~来证明如何分析RFM模
如过外卖订单数据，分析用户本属性； 用户的订单上都有订餐地址，通过对于订餐地址的统计，我们可以查询到不同条件组合下的用户分布，甚至能知道喜欢某道菜的用户都在哪里。类似的用户数据挖掘，还可以根据复购构成、复购用户跨平台使用情况、性别组成做更精细化的分析。值得注意的是，数据平台间的差异还是蛮大的，有利于针对不同平台做出不同的营销策略。 上面这些最基本的用户属性对于精细化运营还是不够的。 因为这些信息无法帮助你解决下面四个问题—— 1.谁是我的重要价值客户，他们都有什么特点？ 2.谁是我需要重点保持联系的客户，他们都有什么特点？ 3.谁是我的重要发展客户，他们都有什么特点？ 4.谁是我的重要挽留客户，他们都有什么特点？
2.如何通过RFM模型，为用户分群，实现精细化运营 RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，主要以用户行为来区分客户，RFM分别是： R = Recency 最近一次消费 F = Frequency 消费频率 M = Monetary 消费金额 需要详细了解以上三个指标定义的，百度会将维度再细分出5份，这样就能够细分出5x5x5=125类用户，再根据每类用户精准营销……显然125类用户已超出普通人脑的计算范畴了，更别说针对125类用户量体定制营销策略。实际运用上，我们只需要把每个唯独做一次两分即可，这样在3个维度上我们依然得到了8组用户。 重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！ 重要保持客户（011）：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠实客户，我们需要主动和他保持联系。 重要发展客户（101）：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。 重要挽留客户（001）：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。 3.如何在BDP个人版上建立RFM模型，帮助用户分群 这时候可能会有朋友问了，天啦，你这个三维模型，我没办法用BDP来建表格了。所以我们需要做的是将三维模型二维化，我们将R域切一块出来（即在近30天有复购的用户中做分析），压扁了就会看到。 上方的表示或许还是太学术了，简单的说 第一步：先挑出来近1个月的复购用户。 第二步：近1个月内复购用户的平均实付金额做纵轴。 第三步：近1个月内复购用户的购买次做横轴，生成表格。 第四步，你需要自己在这个表格上划红线。 横着的红线，代表着你认为来吃饭的客人平均每餐该花多少钱，我这里设定的值是25元，叫外卖25都没付到，对我而言是低消费金额（低M）用户。 竖着的红线，代表着你认为复购多少次的客人，是你的高频用户。外卖点餐流动率很大，一个用户每个月能在一家店点三次以上的菜，对我而言即是高频。 这样，BDP个人版上的RFM模型就建立好了。这个RFM模型在实操时有什么用呢？举个例子 比如对圈用户群发短信转化只有不到1%时，你可以用RFM做个分析，只选取R值高的用户(最近2周到最近一个月内消费的用户），转化率可以由1%提升到10%。 这也意味着，以往6元/订单将下降到0.6元/订单。掌柜们是愿意花600元给10000个用户发短信，得到100个订单，还是愿意花48元给800人发短信得到80个订单，相信大家一定会选后者。 而整体的RFM区分，则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信，短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”，就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户，才能走向精细化运营。
如何对客户进行分析和归类
通常情况下，少部分值的客户能公司带来分利润。进行客户细分后，公以为这部分客户提供足够的技术和人力资源的支持，以满足这些高价值客户对公司客户服务的期望。
相反，少部分低价值的客户有时候甚至会给公司带来负利润。而多数客户则处于高价值与低价值中间，他们带动公司的成长，是公司重要的客户群。
这些中间客户通常会对公司的财务业绩产生很大的影响。一方面，他们会带来更多的客户发展机会；另一方面，他们也会同时带来很高的运营风险。对公司来讲，为高价值客户提供高级优质的服务很重要，而为不同层面的客户提供相应的有针对性的服务也同样重要。
·数据的力量
对客户进行有效细分的基础是通过公司所掌握的客户数据全面地了解客户。这种通过数据推动客户细分的方法，涉及到数据库技术以及可以有效访问、分析客户信息的营销自动化应用。目前，许多公司都采用了复杂的数据挖掘工具，以便非技术型的用户也能利用大量的事务处理级数据来进行有效的客户细分。
META Group的分析家Aaron Zornes说：目前，企业营销经理一般都倾向于在内部保存客户数据，并将这些数据与销售额等数字联系起来，再利用自己的桌面进行查询。
传统的客户细分，一般是将客户分成5到10个固定类别。借助于当今先进的软件解决方案，营销人员可以对客户进行动态细分，从而大大提升营销效率，增强了营销效果。今天的客户会随着自身的发展经常改变类别。此外，新的客户细分类别也在不断涌现。因此，各个公司必须具备能够动态地修改和不断增加细分类别的能力。
·客户细分包括：
确定应该收集的数据，以及收集这些数据的方法
将通常保存在分立信息系统中的数据整合在一起
开发统计算法或模型，分析数据，将分析结果作为对客户细分的基础
建立协作关系，使营销和客户服务部门能够与IT经理合作，保证所有人都能明确细分的目的，以及完成细分的技术要求和限制
实施强有力的网络基础设施，以汇聚、保存、处理和分发数据分析结果
虽然高级数据库、营销自动化工具和细分模型对客户细分工作很重要，但各公司还必须拥有精通客户细分的人才，这样才能准确分析模型，最终制定出有效的营销和服务战略。
·细分成功尽管进行客户细分非常复杂，但它对客户关系等都有着重要的影响。
Cypress Semiconductor公司将客户细分与在Web站点上开展的客户满意度调查联系在一起。当某类客户填写完调查表之后，其实时客户满意度监控系统将向相关经理发送电子邮件作出警示，以便高层管理人士能够随时监控和管理与主要客户之间的关系。例如，如果传送给本地Cypress办公室的电话呼叫很多，因而未能为某位客户提供令其满意的服务，这位客户就可以通过填写网上调查表来反应自己的意见或建议。这种负面评估将自动触发邮件系统，向销售总部的副总裁Bill Verdi发送邮件。接到邮件后，Bill Verdi将在24小时内用电话的方式回复该客户，并通知本地销售机构，要求其解决问题。
Verdi说：接到电话后，这位客户十分惊奇，并对我们的快速答复和采取的快速行动表示满意。仅用了三天，我们就与他谈成了一笔交易。
有效的客户细分对于公司能否吸引和留住高价值客户至关重要。因此，各公司必须重视客户价值，充分利用自身所掌握的客户数据的潜力，并及时采用适当的营销自动化技术，来进行客户细分，以向成功跨越。
从哪些维度进行客户数据分析是有意义的？
主以下几个方面：
一为产品服务，国内产理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；
二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；
四是数据情报和数据预测为高层服务。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。 | 
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