分為四大類：描述、行為、互動和態度
客戶滿意度：客戶滿意度指數
客戶盈利能力：通過客戶細分，區別對待，實現盈利
客戶終生價值：初期存在一定的獲客成本，後期高收益；
品牌意識：衡量方法；
首要任務：對客戶進行首要任務分析，客戶最關注的是什麼，影響客戶滿意度和忠誠度。
轉化率完成率
流失率客戶真正意圖研究
客戶細分
建立客戶模型
客戶歷程圖繪製：潛在客戶轉化為真正客戶的路徑。
首要任務分析
商品搜尋能力研究
聯合分析：基於選擇的結合分析。
關鍵動因分析
差距分析
優化錯誤的度量標準：指標是否可以充分反映目標問題；
不要過於依賴客戶行為和態度資料
要有足夠大的樣本
不要目測資料
不要將統計學意義與實際意義相混淆
要擁有一支跨專業團隊
一開始就要清潔資料
正確設定資料格式
調查問題需清晰明了
不要等待完美資料
從現有資料開始
對相關人員進行訪談
描繪客戶經歷：客戶實際體驗過程
繪製客戶歷程圖：囊括了客戶所經歷的多個階段和接觸點--從潛在客戶變成忠實客戶的整個歷程。
進行「跟我回家」調查：客戶家中或工作地點獲得的觀察資料。
訪談客戶
進行客戶心聲調查
分析競爭對手
分析因果關係
通過日記研究來記錄客戶體驗
大資料架構分析
最近，我再整理學習的大資料的架構知識。大資料，只是的對大量數量的儲存，分析 計算 應用 處理 大資料採取非關係型儲存。monogo居多。比較系統。1.kafak分布式寫入採集系統。2.hbase寫入資訊。3.storm處理資料。4.結果儲存mysql。日誌系統 1.日誌寫入。2.hbase儲存。3....
大資料架構分析
1.典型應用 ab test 平台 指標計算 指標 orderid,passenger 等.cube 演算法,快速生成 n 個維度的資料,可隨意的下探上放.其他細節 見個人日記 監控統計 報表展現 異常檢測 餘弦定理 apollo採用箱線圖 boxplot 2.cboard 前端展現平台,拖拽 維度...
大資料簡介與大資料分析
大資料 是乙個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取 管理和處理。大資料 首先是指資料體量 volumes 大，指代大型資料集，一般在10tb?規模左右，但在實際應用中，很多企業使用者把多個資料集放在一起，已經形成了pb級的資料量 其次是指資料類別 ...