客户作为一个有生命的个别，有哪些特色？
今日介绍的第019号剖析思想模型：客户生命周期模型，能帮咱们更好地了解客户，然后有利于营销活动的策划和运营办理的决议计划。
1. 模型介绍
每个生命，都有一个从出世到逝世的进程。
客户生命周期，是指客户从第一次购买到最终一次购买距离的时刻。
结合曾经介绍过的RFM 剖析模型，咱们能够把客户生命周期分红不同的阶段。
由于职业和品类的特殊性，区分阶段的规范不是仅有的。你能够依据自己的实际情况，界说合适自己事务的规范。
为了便利了解，下面介绍一种区分办法，供你参阅。
（1）重生客户（R < 360，F < 4）
其间 R 代表最近购买日期与指定日期的距离天数，F 代表累计购买次数。
假如客户最近购买次数不多，例如 360 天内购买不超越 4 次，那么咱们界说为重生客户。
（2）有用客户（R < 360，4 ≤ F < 7）
假如客户最近购买次数较多，例如 360 天内购买了 4 到 6 次，那么咱们界说为有用客户。
（3）活泼客户（R < 360，7 ≤ F < 10）
假如客户最近购买了很屡次，例如 360 天内购买了 7 到 9 次，那么咱们界说为活泼客户。
（4）忠实客户（R < 360，F ≥ 10）
假如客户最近购买次数十分多，例如 360 天内购买了 10 次或 10 次以上，那么咱们界说为忠实客户。
（5）休眠客户（360 ≤ R < 720）
假如客户好久没有来购买，例如在最近 360 天到 720 天内没有再购买，那么咱们界说为休眠客户。
（6）丢失客户（R ≥ 720 ）
假如客户现已脱离十分久，例如超越 720 天都没有再购买，那么咱们界说为丢失客户。
事实上，客户生命周期一般不是理想化的按次序进行演化。
比如说，许多客户购买一次之后，就直接进入休眠乃至丢失状况。
2. 使用举例
咱们以 Tableau 自带的超市数据集为例，对客户生命周期进行数据可视化的剖析。
（1）翻开数据源
首要，用 Tableau 翻开软件自带的【示例 – 超市】数据。
（2）创立核算字段
其次，创立几个相关的核算字段。
【R 距离天数】
{FIXED [客户称号]: DATEDIFF(‘day’,MAX([订单日期]),DATE(“2021-12-31“))}
【F 累计购买次数】
{FIXED [客户称号]: COUNTD([订单 Id])}
【L 生命周期】
{FIXED [客户称号]: DATEDIFF(‘day’,MIN([订单日期]),MAX([订单日期]))}
【C 客户分类】
IF [R 距离天数] >= 720 THEN ‘6丢失客户’ ELSEIF [R 距离天数] >= 360 THEN ‘5休眠客户’ ELSEIF [F 累计购买次数] < 4 THEN ‘1重生客户’ ELSEIF [F 累计购买次数] < 7 THEN ‘2有用客户’ ELSEIF [F 累计购买次数] < 10 THEN ‘3活泼客户’ ELSE ‘4忠实客户’ END
为了简化判别条件，上面对生命周期的阶段次序做了恰当的调整。
（3）制作剖析图表
最终，在 Tableau 中经过拖拽和点击的方法，生成剖析的图表，包含以下几个小的过程：
a. 把【F 累计购买次数】拖至【行】，把【R 距离天数】拖至【列】。
b. 把【客户称号】拖至【符号】的【详细信息】，把【C 客户分类】拖至【色彩】。
c. 把【L 生命周期】拖至【巨细】，把图例拖到左面，以节省显现的空间，并在工具栏挑选【整个视图】，略微调整一下客户分类的色彩，得到成果如下。
从上图数据来看，忠实客户的生命周期较长，丢失客户的生命周期较短。
从下图也能够直观看出，忠实客户比丢失客户的生命周期显着长许多。
客户生命周期是动态的，你能够在恣意时刻点进行核算。
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