随着各平台知识付费开启，“万物付费时代”已悄然而至。线下传统的粗犷式运营模式已不再符合时代潮流。如何在这样一个付费时代做好企业的精准化会员客户策略分析管理，成为当今人们尤为关注的话题。

作品背景：

某连锁超市在各地有80家线下零售门店，在会员维度的目标，是到2021年12月为止，80家门店总体会员数达到220万人。

如何才能达到这个目标，是公司需要探究的问题，也是我们本次进行数据分析的目的。

分析思路：

增加会员人数分析思路
数据来源：企业数据，已脱敏处理。

数据处理：

会员购买商品的原始数据的数据量非常庞大，根据整理的分析思路，将原始数据在linux下(书写shell脚本)加工处理成需要的事实表和维度表。

原始数据加工过程中，用到linux的kuniq、selrow等命令进行去重、异常值处理(去除购买金额<=0的部分)等操作

事实表和维度表的数据表及内容

数据表之间的关联图

利用FineBI制作门店忠实会员属性及使用储值卡的顾客画像的自助数据集

可视化报告:

在制作可视化报告之前，列出报告分析框架，明确分析目的和分析视点

分析框架

确定报告中选用的图表，以及各个图表对应的表达内容、例子

报告图表选择

报告背景简介&分析的目的&特别说明

为了直观地展示选取的10家门店的的状况、使用了以下形式：

数字确认结果及结论

新增会员分析：在3个门店试验了新的入会方式：自助机入会，和一直都有的导购台入会、Web入会、APP入会进行比较，看哪个入会方式更加受顾客的青睐。

其中10个门店中3个门店是实验店，数据确认是以实验店VS非实验店的形式来进行的。

数字确认结果及结论

忠实会员分析：根据最初分析思路的梳理，先确认了会员等级别的会员人数及购买状况、进而确认了优质会员（白金&黄金）喜好的商品品类；

对于优质会员的购买习惯，从购买频度和客单价的角度进行了分析。从而期待从商品品类的强化和会员购买习惯的支持方面留住忠实会员。

数字确认结果及结论

流失会员分析：导致会员流失的因素非常多。本次分析我们着眼于自身门店的商品品类，以及对门店满意度调查的问卷数据的分析来进行。

首先是对于流失会员流失前最常购买的商品品类、以及TOP5品类的SKU数的变化进行了确认。

数字确认结果及结论

对门店满意度的调查问卷信息进行了统计，以期待能获取导致会员流失的可能原因

报告的最终效果：

选手感想：

数据连接方便。数据源发生改变时，页面表现可以实时联动。内置数据清洗机制，建立自助数据集，先处理数据，数据引用-数据处理-可视化呈现，逻辑清晰易懂；
制作图表时，FineBI提供了丰富的封装好的组件供我们选择，让做图表变得简单有趣，丰富的配色方案、以及背景图片的添加等功能，让即使不会美工的人也能制作出非常美观的报告；
仪表板样式可选，让没有美工基础的小白，也能轻松做出高大上的大屏来。

源自：2021帆软BI可视化夏季挑战赛参赛作品
获奖名次：全场最佳作品奖（团体赛）
作者：风影710、飘摇红叶、云里雾里、jr劈里啪啦、zz稀里哗啦，未经授权禁止转载。

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