SPSS 好難?手把手教你事半功倍的顧客管理統計分析

作者 | 發布日期 2017 年 05 月 05 日 14:30 | 分類 Big Data , 軟體、系統 line share follow us in feedly line share


你擁有會員消費資料庫卻苦於不知道要如何分析嗎?還是行銷或業務部門常提出會讓你累得半死的分析需求嗎?做為專業資料分析人員該怎麼做到面對內部需求,可以隨時從容以對、見招拆招呢?

零售業常擁有自己的消費資料庫,公司的分析人員主要工作就是從資料庫中淘金,或是透過資料分析提供企業內部市場資訊支援。當身為資料分析人員的你,面對消費資料庫不知道該如何下手分析時,建議第一件事就是先「將客戶分群」。主要是因為零售產業常存有「 82 現象(20% 的客戶帶來公司 80% 營收)」,不管要做什麼分析,先將顧客依價值分群,準沒錯。客戶價值分群常做為各類企業決策的資訊基礎,學會顧客分群統計分析技術,其實就可以同時解決很多問題!所以說,透過統計分析技術與軟體,定義 VIP 客群,是資料分析師讓老闆眼睛為之一亮的必殺技。

本文將利用 IBM SPSS Statistics 軟體,以顧客價值模型(RFM)理論來定義 VIP 客群。並告訴大家如何將過程寫成固定語法檔案,以後只要定期調整 SPSS 程式語法,一鍵快速讓你找到 VIP 顧客。

1. 準備資料

會員消費資料庫可以記錄的欄位五花八門,我們只需要其中的最近一次消費時間(消費頻率)消費總金額消費次數這 3 個欄位。不管原本的資料庫儲存的方式或格式為何,我想對資料庫熟悉的你,一定有辦法將現在手上的消費者資料庫轉換成分析所需要的格式,方法不拘。

準備好我們所需要的欄位後,我們用 IBM SPSS Statistics 作為分析工具。使用之前我們先熟悉一下軟體環境。IBM SPSS Statistics 有三種視窗,分別是資料視窗、輸出視窗、語法視窗。資料視窗是瀏覽與定義資料的視窗;輸出視窗是所有分析過程輸出之處;語法視窗是可以透過撰寫程式碼,執行各項工作的視窗。一般使用者不會使用到語法功能,但為了要達到一鍵快速分析,務必要先把「編輯→選項→瀏覽器」最下方的「顯示紀錄中的語法」勾選起來。

IBM SPSS Statistics 匯入資料有很多方式,最簡易的方法,按「檔案→開啟→資料」,選擇你的資料檔案位置與格式,就可以輕鬆的匯入資料檔案。這次示範資料檔案是 EXCEL 格式,照上面步驟執行後,會出現下圖的第 3 步驟,依照資料檔案目前的型態來選擇就可以了。資料匯入後,輸出視窗會自動彈出,其中會有一段讀檔的語法,先複製到文書檔中,之後我們用得到。

圖1:IBM SPSS Statistics 資料匯入功能

2. RFM 理埨—劃分客戶群體

要進行顧客價值模型分析前。先說明 RFM 理論,其所謂 RFM 是指最近一次消費(Recency)、消費次數(Frequency)、消費金額(Monetary)的縮寫。我們假設:上一次消費時間越近、消費次數越多、消費金額越高的顧客是對公司較好的顧客。透過 RFM 三個指標將客戶劃分成不同的群體,其中越近期消費、消費次數越多、消費金額越高的顧客,可視為公司高貢獻的 VIP 客戶。企業通常會根據不同分組的客戶,設計不同的行銷方式刺激,讓客戶消費行為往圖 2 的右上角黃色區塊移動。

▲圖2:顧客價值模型( RFM )概念

3. 計算 RFM 分組切點

在 IBM SPSS Statistics 按「分析→描述統計→次數分配表」。選擇消費頻率、消費總金額、消費次數三個變數到圖 3 第 2 步驟的右邊視窗,按下「統計量」進入圖 3 第 3 步驟,勾選四分位數,最後按下確認。此時,在視窗會出現分析語法與分析結果,一樣將語法複製到文書檔案中。

上述步驟,是透過軟體直接計算出我們關心的變數,消費頻率、消費總金額、消費次數四等分的三個切點,例如消費頻率的三個切點分別為 67、139、187 天;消費總金額則為 1,980、3,750、6,300元;消費次數為 1、1、2 次。其中消費次數第 1 及 2 四分位數相同,所以決定切 2 刀,分成 3 群,消費頻率及消費總金額則切 3 刀,分成 4 群。

▲圖3:IBM SPSS Statistics 次數分配分析

後續是根據上述的切點將客戶分組,利用 IBM SPSS Statistics 重新編碼功能,將消費頻率轉換為 R、消費次數轉換為 F、消費總金額轉換為 M。圖 4 的第 2 步驟是對轉換變數命名,第 3 步驟是輸入切點並給一個獨一無二的代碼,例如消費頻率低於 67 天為第 1 組、67~139 天為第 2 組、140~187 天為第 3 組、高於 188 天為第 4 組。轉新變數過程中,所產生的語法也要存起來。

逐步轉換出 RFM 後,整合出 RFM 分組結果,就完成我們這次的任務了。以這個示範資料庫來說,共分成 45 群,未來的任何有關客戶的資料分析,都可以用 RFM 客戶分群當基礎,可以讓你事半功倍、效果加倍。

▲圖4:IBM SPSS Statistics 重新編碼功能

4. 建立分析語法

最後按「檔案→開啟新檔→語法」,呼叫語法視窗。將我們剛剛每一個步驟的語法貼入,並做上標記「*」為標記開頭,「.」為標記結尾,例如「*匯入資料.」,系統會以灰色來區隔。將上述 RFM 的操作語法儲存起來,未來只要更新 EXCEL 檔案,打開 IBM SPSS Statistics 呼叫語法檔,按「執行→全部」,就可以輕鬆一鍵快速找到 VIP 客戶囉!

▲圖5 IBM SPSS Statistics 語法檔案

5.結語

整體而言,IBM SPSS Statistics 很容易輕鬆上手,如果你的資料庫語法功力很好,更可以直接從資料庫呼叫變數,配合所累積下來的語法檔案,定期的分析報表,並不是難事。

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作者介紹:

彭佳玲:典通(Statinc)公司副總經理浚鴻數據(Dataa)公司顧問、銘傳大學統資系兼任講師。輔仁大學應用統計研究所碩士。擅長統計分析技術、市場調查與行銷分析。擁有十年以上的研究分析經驗,執行過 150 個計畫。喜歡探索資料的價值,與產業先進討論創新的分析方法與消費市場動態。連絡方式:carly@statinc.com.tw。

(首圖來源:Shutterstock)