數云注：在這個客戶為王的時代，每個零售企業(yè)都希望自己能獲得更多的客戶。企業(yè)往往會通過競爭、新品和爆品來達成這一目標。但當他們發(fā)現新客戶增長的時候，業(yè)績卻并沒有跟著上漲，這到底是為什么呢？

究其根本，我們會發(fā)現，由于把大把時間和精力花在了招新上，而忽視了維護老客戶，造成老客戶的大量流失。而老客戶對提升重復購買率、重復購買金額和活躍人數上起著巨大的貢獻。雅詩蘭黛2016雙11賣出1個億的背后，老客戶資源占據了巨大的比重。

既然老客戶這么重要，那么如何才能維護老客戶和招新客戶保證平衡呢？顯然需要數據分析，但是首先

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不能只看單一的數據

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在店鋪流失客戶比較大，如果你只分析出流失率，那么顯然這個數據是完全沒有意義的。

因為！！！

這個數據誰都知道，而大家想要知道的是為什么會這樣，然后制定合理的方案去改進。首先你可以按照收入來分析你的流失率，比如說哪些產品流失量大（是生活必需品呢？還是享樂品？），亦或是哪些客戶階段流失量大（是學生階層呢？還是白領階層？還是高級客戶？）。

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通過這些，你才能看出真正的為什么。同時，不能單一的從本月的流失率多少來判定戰(zhàn)略失誤，而是多次對比數據，單次從每周、再到每月或者季度來分析走勢。如此之后，你會發(fā)現你在月中的時候，大概能知道這個月客戶維護情況。

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多次的數據對比，如果你發(fā)現公司客戶雖然在流失，但是這些客戶只是購買能力不強的新客戶，而起著決定作用的老客戶仍然在。那么，這種流失就無傷大雅，企業(yè)仍然可以照常運營。

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如何細化分析數據

大數據時代，細分數據對商家完全是有百利而無一弊。今年雙十一，梅西百貨發(fā)放了大額度的優(yōu)惠券，取得了當天業(yè)績的高漲。

但是這種高漲并不能表示戰(zhàn)略就是正確的，而是要對高漲的原因和方式進行數據的細化分析。數據最后顯示，梅西百貨今年雙十一的戰(zhàn)略是完全正確的。

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▎ 剛性流失分析

產品的一些功能和硬性設備開始變差。比如說網站界面、產品介紹不符合用戶的口味；用戶體驗了之后感覺較差；產品的質量和內容較差等等。

這些客戶是因為滿意度不夠而不再關注，最主要的就是分析出哪些產品客戶在瀏覽一次之后不再關注。然后針對這些客戶不滿意的產品進行優(yōu)化或者升級，讓客戶重新回歸。

▎挫性流失分析

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客戶對產品的服務體驗很滿意但還是不再購買。一般來講就是產品體現出的功能已經無法滿足客戶。比如說，使用功能、便捷方面、價格方面等等。

挽回這些客戶，一般所需要做的事情就是做客戶滿意度調查。定期網上投放問卷進行類別評比。對于大多數較差的功能進行收集，后期調整策略，積極應對市場變化。

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▎自然流失分析

有些客戶在使用產品的過程中，由于時間的推移悄然流失。挽回這些客戶就很簡單了，可以按客戶的選擇來給他們發(fā)郵件或短信進行維護，適當的發(fā)放優(yōu)惠券，就可以達到很好的效果。

▎市場流失分析

有的客戶會因為競爭對手研發(fā)出了新品以及優(yōu)惠政策，而轉向了剛好的產品或者更優(yōu)惠的產品。

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顯然，這種市場流失是必然發(fā)生的。市場流失不可怕，你需要做的僅僅是通過分析如何挽回這些不匹配的方面。

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反過來如果產品在某個目標行業(yè)的客戶流失很少，那也就可以放心在該行業(yè)加大銷售和營銷力度來提高營收了。

CRM分析

哪個的客戶流失最嚴重?新客還是回頭客？

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我們也要知道，無論是新客還是維護老客，這一切都要從成交額上入手。哪方面會造成交易額上漲，必定會成為主要關注點。

客戶流失最多的是哪類產品？是標準類還是自定義？

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它的價值在于既能夠顯示出公司在業(yè)務上表現，助力精細化運營。

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我們能從客戶標準類目和自定義類目入手，分析出是否是因為明星產品定位不準確造成的客戶流失。

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接下來，具體的分析示例也可以圍繞業(yè)務改變來展開。比如說圍繞新推出的明星產品還能不能應用。

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哪個營銷渠道帶來的客戶最容易流失？哪些戰(zhàn)略吸引了客戶？

在分析客戶流失的同時，我們也不能忘記了分析哪些戰(zhàn)略可以吸引客戶。通過商品連帶瀏覽，可以監(jiān)控購買的數據，利于店鋪展開正確的營銷戰(zhàn)略。

大數據時代，CRM數據分析是零售發(fā)展中的必然趨勢，無論是客戶流失還是其他，都需要進行數據分析整合。數云作為國內領先的crm服務商，以其優(yōu)秀的產品和服務讓營銷更有價值。