在进行客户数据分析的时候，有很多分析模型可以参考，例如RFM分析、复购率分析、ABC分析、购物篮分析等，在这里为大家推荐4个常用的客户数据分析模型和一个客户数据分析软件！

一、RFM分析

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

根据研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：

最近一次消费时间 (Recency)：客户距离最近的一次采购时间的间隔。

最近一段时间内消费频次 (Frequency)：指客户在限定的期间内所购买的次数。

最近一段时间内消费金额 (Monetary)：客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

一般来说，上一次用户的消费时间越近（也就是R值越小）、消费频率越高（也就是F值越大）、消费金额越多（也就是M值越大），用户价值越高。以这三个指标组合，可以将用户划为九大类：

二、ABC分析法

ABC 分类法，全称为 ABC 分类库存控制法，又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、ABC 管理法，平常也称之为「80 对 20」规则。

A 类物品：非常重要，数量占比少，价值占比大。

B 类物品：比较重要，没有A类物品那么重要，介于 A、C 之间。

C 类物品：一般重要数量占比大，但价值占比很小

该分析方法的核心思想是：少数项目贡献了大部分价值。（以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额）。

三、购物篮分析

不管是超市/店铺零售运营，还是电商运营，有两个重要的指标对于扩大销售规模很重要：

第一，顾客重复购买次数（复购率）；

第二，客户订单中的购物篮件数。

通常我们将单个客户一次购买商品的总和（以收银台结账为准）称为一个购物篮。

提高购物篮件数，就是吸引客户从只购买一件产品转换到购买多件产品，从而提高整个购物篮的销售金额，最大限度地实现销售增长。

购物篮分析是通过研究用户消费数据，针对商品的相关性进行分析，并挖掘二者之间联系的分析方法。（通俗的讲就是分析顾客购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高。）

通常我们可以从支持度、置信度、提升度三个层面来对购物篮商品进行分析：

四、复购率分析

在零售或者电商业务中，我们会发现，有一部分客户是忠实粉丝，我们经常会在订单中看到他们的信息。
这种重复购买的行为被称为复购，指最近一段时间购买次数，用于说明用户的忠诚度。
复购率是店铺非常重要的指标，除了与店铺经营能力相关，不同的商品、渠道也是影响复购率的关键因素。

我们可以分析不同商品的复购率区别、不同时间周期的复购率变化与不同渠道的复购率影响

五、客户数据分析软件

使用九数云可以解决以上4个不同类型的客户数据分析问题，特别是购物篮分析和RFM分析，在excel和很多软件中都是十分难计算的。使用九数云可以较简便的完成这类复杂计算。

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