一個專業的crm專員想要做好營銷活動的策劃與管理，不僅要不斷完善會員制度，同時還得會crm數據分析，因此這樣的專員對市場而言也是可遇不可求。但是針對CRM數據分析，小萬為大家尋找到了一些每個人都能掌握的crm數據分析方法。

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一，KPI指標分析

crm專員每天都要面對大量的會員數據;會員基礎信息數據、行為數據、交易訂單數據等等。這些數據往往會使我們胡子眉毛一把抓。但是如果靜下心來先梳理一遍自己的業務，明確目標。這么做是為了提升復購率？還是為了減少營銷成本？只有在目標明確的前提下，我們才能更進一步。

比如目標是減少客戶流失，接下來就可以通過分析流失率，來了解客戶的總體流失情況。通過購買頻率和消費金額來細分會員。通過活動響應率和平均購物折扣，來制訂客戶挽回的策略等等。

而流失率、消費近度、活動響應率這些我們都用到了大量的KPI指標。因此KPI是一個很實用的風向標。

二，RFM模型分析

雖然適用于crm數據分析的數學模型有很多，但是根據市場數據分析顯示要說在客戶關系管理領域中應用最廣泛的，當屬RFM模型。

RFM的分析過程大致可以分為四步:

1．準備數據

從系統中拉取訂單交易數據，從中篩選出包括店鋪名稱、訂單編號、VIP卡號、VIP姓名、VIP種類、付款時間、實際付款金額等等關鍵數據。

2.數據預處理

刪除因門店不規范錄入造成的錯誤數據，以及因贈品的數據。然后根據公式算出累計付款金額。

3.劃分等級

4.賦值計算

三，客戶細分  

在RFM模型的基礎上演化出來的客戶細分方法有很多種。有的通過SPSS軟件，用K-MEANS算法先將客戶進行聚類，反過來尋求業務上的解釋。有的利用客戶價值矩陣，通過平均消費金額和消費頻次兩個維度將客戶分成樂于消費型、不確定型、優質型和經常型客戶四種類型。

RFM上都是重要價值客戶，需要好好保持；交易金額和次數都很高，因此最近無交易的客戶，需要進行老客喚回；而最近有交易且金額很高的深耕客戶，是我們需要重點花精力的培養對象。每一種細分都能在實際業務中找到相對應的客戶類型，在此基礎上，針對性的營銷舉措才有意義。

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