【Tableau】会员分析框架与Tableau实现方法-喜乐君-敏捷BI布道师

上次我们介绍了使用Tableau做RFM会员分析的方法，今天我想用更大的视角，深度分析如何做广谱的会员分析，并介绍如何使用Tableau搭建这样的分析模型。

一、会员分析的角度与框架

会员分析涉及很多的角度，常见的有长周期的分布分析（比如过去一年会员的购买频次）、不同会员的数量分析（如沉默会员、流失会员和正常会员等）、阶段时间内新客户对比分析（如不同月份新客户增加数量对比等）等等。每个公司的分析都出奇的复杂，我想用一种框架的角度帮助大家理清这里面的关系，从而更好地选择分析角度和分析方法。

之前我们在《用图表说话》中介绍了可视化图形的选择方法，它指出主要有几种数据关系：成分、项目、时间序列、频率分布和相关性。在此，我们借鉴这个模型的数据关系分类，结合常见的会员分析，形成了下面的“会员分析问题矩阵”。

! 思考会员问题时，请记住下图的三个维度：左侧会员指标、上面问题类型、时间详细级别。

左侧的三列代表了会员分析的几个维度：特征分析、忠诚度指标分析和购买力指标分析。随后是几个核心的指标体系，也就是上篇中分析的：R最近一次购买、F会员消费频次、M会员贡献金额和L会员，其次增加了“Max最大单笔消费”作为购买力指标之一。此次分析的关键是，我们结合左侧的指标，对比分析上面的分析维度，以此可以理解常见的会员分析组合。

当我们要分析一个数据问题时，第一步是从中提取数据维度和度量，比如“各年度获客数量的矩阵对比”包含了“年度”、“获客数量”两个属性，第二步是计算问题中缺少的字段，比如“获客数量”，当我们拥有所有字段的直接结果，第三步就是将所有字段根据业务要求和字段关系组合起来。

二、会员的特定指标分析

会员的特征分析是会员分析的起点，我们需要每时每刻获得最新的会员tag，并将他们分类以分析随着时间变化的趋势或对比。常见的几种会员标签是：

新会员、老会员：这是最基本的标签分析，这个分析中包含了当下分析时间的维度，判断的方式就是用会员的首次消费时间和当下的分析时间做对比，比如一个最小购买日期为2018/4/5的会员，只在2018年4月属于新会员，此后就被列入老会员之列；或者，当我们按照季度来划分时，这个会员在2018年Q2是新会员，此后就是老会员。可见，标签随判断标准和分析的颗粒度而变化，因此需要灵活的计算。
潜在会员、既有会员和流失会员：这种分类是更长周期的视角，我们可以把消费而未注册及未到店的顾客列为潜在会员，而长时间未消费（比如半年）的列入流失会员，这样就能避免无效会员在分析上的干扰。此类的判断基于会员的消费时间特征：最早购买日期、最近购买日期。

上述的两种特征分析一般都属于成分或者项目分析之中，比如计算每月新会员在所有会员的占比（成本%），或者流失会员和既有会员在各月的百分比（可以理解为多个子项目的对比排列）。

三、忠诚度和购买力

忠诚度分析和购买力分析就会涉及到大量的时间序列和分布分析，这也是深度会员分析的重点。时间往往是最重要的背景数据，计算单个指标很容易，难在不同的问题背后其实是不同的与时间的组合。

比如在15大详细级别表达式中的第五个案例“新客户争取率”（原文命题是：what is the toal number of customers we’ve acquired per market by day?），它要计算每天、每个市场的新会员累计数量。维度字段是日期、市场；度量字段是会员数；可视化视图应该是随时间的折线（时间序列的推荐视图）；计算方法则是累计计算（total number）。需要通过LOD计算的是通过每个会员的最早获客日期和当前日期做比对，判断是否为“新会员”。 ——详见博客解读【Tableau】15大详细级别表达式-会员分析案例

同样的道理，当我们遇到各种分析会员价值，特别是忠诚度和购买力的问题时，首先分析这个问题包含的字段、字段关系（分布？序列？还是项目对比？），然后通过计算提供需要的背景信息。在上面的框架图中，我们提供了常见的一些问题，特别注意的是时间维度对视图的影响。

四、15大详细级别表达式的相关案例

在15大LOD中，和会员紧密相关的是案例1 客户订单频率分析，案例2 客户阵列分析，案例5 新客户争取率（获客率）分析，案例10，各阵列的回头客分析，案例15，各客户阵列的年度购买频率分析。最后一个案例集成了两次LOD表达式、二次表计算、倒序计算等高难度动作。

按照我们上面的分析框架和分解步骤，我们可以按照问题——提取字段——字段关系与可视化焦点——提供背景信息的四步骤来分析和解决这些问题。

问题	参与的维度或度量	字段关系类型（视图焦点）	需要提供的背景信息
1客户订单频率	客户、购买频次	分布问题，用直方图	LOD返回每个会员的购买频次
2阵列分析（获客年份）	获客年份、消费年份、顾客数量	年度对比，项目问题，柱状图	LOD返回每个会员的获客年份
5、新客户争取率	新客户、日期	日期序列，折线图	LOD返回客户获客日期，判断是否为新客户
10、各个阵列的回头客	客户、获客日期、二次复购日期、复购间隔	各日期对应的复购间隔	LOD返回获客日期、二次复购日期、计算复购间隔
15、各个阵列的年度购买频率	获客年度、消费年度、购买次数	日期序列问题	LOD返回获客年度、LOD返回购买频次