新客
一、问题
数据分析的两层模型中,第一层就是对分析对象做细分,然后第二层看指标异动。
针对用户的分析中,最常见的细分方式是做“新客/老客”分析,对新客老客的行为、画像进行分析。
在实际应用中,发现“新客/老客”的概念有二义,因此做辨析。
考虑下面一种场景:
某店A顾客1月份第一次到店,以后每月到店1次;B顾客2月份第一次到店,以后每月到店1次;依次类推,如图所示:
1月 |
2月 |
3月 |
4月 |
5月 |
6月 |
|
---|---|---|---|---|---|---|
A |
第一次 |
|||||
B |
× |
第一次 |
||||
C |
× |
× |
第一次 |
|||
D |
× |
× |
× |
第一次 |
||
E |
× |
× |
× |
× |
第一次 |
|
F |
× |
× |
× |
× |
× |
第一次 |
那么有几个问题:
-
4-6月新客转化率如何?
答:对DEF在4-6月黄色部分的行为做分析。
-
4-6月老客平均客单价多少?
答:对ABCDEF在4-6月绿色部分的行为做分析。
-
4-6月新客画像如何?
答:DEF三个顾客进行分析。
-
4-6月老客画像如何?
答:ABC三个顾客进行分析。
为什么同样是问老客,2问题中分析对象是ABCDEF,4问题中分析对象是ABC?
原因是新客/老客的划分存在两种视角,但在日常应用中混在了一起,而实际上不同视角下的老客范围并不相同。
二、新客/老客划分存在两种视角
A在2010年1月注册会员并消费,之后每个月都有1笔消费。
年底时老板需要对顾客数据进行分析。
定义 |
比较 |
业务场景 |
|
---|---|---|---|
用户生命周期视角 |
发生第一次行为的用户为新客, 发生二次及以后行为的用户为老客 顾客第一次(or第一天)到店为新客,之后到店为老客。 以订单为基本单位,一个顾客在观测期间内,可以从新客进化为老客,如1月到店是新客订单,2月份到店是老客订单。 |
是时间点的概念。 随着用户行为的发生,一个用户新客/老客的状态变化。 当一个新顾客到店时,商家关心的是ta能否办卡留存; 当ta办卡后,商家关心的是ta消费耗卡的能力。 |
新客到店行为分析: 对A 1月的消费行为进行分析 老客到店行为分析: 对A 2-12月的消费行为进行分析 |
时间窗口视角 |
期间内新出现的用户为新客,其它为老客 统计期间内第一次出现的顾客为新客, 其它为老客。 以人为基本单位,一个顾客要么是新客,要么是老客。 |
是时间段的概念。 随着观察时间窗口的变化,一个用户新客/老客的状态变化。 取一个时间段,对这个时间段内新出现的顾客做分析。 |
新客到店行为分析: 对A 1-12月的消费行为进行分析 老客到店行为分析: 无老客到店 |
两种视角均有使用的场景,决定使用哪一种视角的判断标准是:
-
哪一种视角对商家更有价值:
-
如果商家关心的是 新客的拉新转化与老客的消费水平,那么用户生命周期视角更能进行有效的分析
-
如果商家关心的是 本次拉新活动带来的新客与以往沉淀的老客之间的区别,那么采用时间窗口视角更能进行有效的分析
-
-
哪一种视角能让商家理解:
-
用生命周期视角时,观察的是顾客一次到店和二次到店的行为,因此可以将其命名为“新客订单(or获客订单)/回头客订单(or二次到店客订单)”
-
用时间视角时,观察的是时间窗口内第一次出现的顾客,因此可以将其命名为“新客/老客”
将两种视角下的“新客/老客”区分命名,能提高讨论时的准确性。
-
三、应用
A店今年到店里消费的有500个客人,其中200个是第一次出现的顾客,300个是往年消费过的顾客。
500个顾客每人今年在A店都消费了2次。
200个新出现的顾客中有100个办了会员卡。
年底时老板想知道今年的顾客到店情况。
序号 |
老板提问 |
店长回答 |
---|---|---|
1 |
今年来了多少客人 |
|
2 |
拉新效果如何? |
|
3 |
老客维护效果如何? (老板问这句话时,实际上问的是二次到店会员) |
|
4 |
新客画像如何? |
200个今年的新客年龄分布、性别分布、消费分布等(人头) |
5 |
老客画像如何? |
300个往年的老客年龄分布、性别分布、消费分布等(人头) |
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