一个案例告诉你Smartbi自助数据分析工具有多实用！

发布时间：2020-10-10      游览量：2890

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自助数据分析是一个迭代分析过程，在一轮又一轮的分析过程中后得到对数据的洞察，不断产生有价值的派生数据，最终形成分析结果，并落实为企业的管理行动。

 

分析思路是最重要的，智分析插件和Excel技能是思路落地的好工具。通过智分析插件能够高效的把数据取到Excel中，同时使用Excel技能包括Excel公式、图形、数据透视表、Power Query等即可做出自助数据分析。

 

分析案例

A公司是一家软件公司，2019年初要分析过去3年的销售数据，做出本年度的战略规划。

销售数据如下，有6个字段。

 

分析思路

可以从以下4个角度分析数据。

 

首先利用智分析插件，把数据从数据库取到Excel中，后面新增加的派生字段的公式会自动按行扩展。

 

行业分析

利用数据透视表，得到过去3年各行业的合同数量。可以看出教育客户数量少而且萎缩严重，没有必要单列了。所以将教育行业合并到政府行业。

 

增加派生字段，合并教育行业到政府行业。

 

 

合并后的透视数据表。

 

 

客单价并没有什么变化。

 

增长分析

用透视表汇总3年的合同金额，可见2018年销售额大涨。增长的原因是什么？新客户、老客户、客单价情况如何？

 

 

增加派生字段，看老客户复购情况。

 

 

可以看出，增长主要来源老客户，新客户的增长不大。

 

 

客单价并没有什么变化。

 

复购分析

利用数据透视表，首次购买年份作为行，合同年份作为列，2016年获得27个新客户的合同，次年老客户贡献了5个合同，再次年贡献了9个合同；2017年获得31个新客户的合同，次年老客户贡献了13个合同。右图为复购百分比。

 

 

如果按照金额计算，老客户的贡献度更高。整体看客户的复购率很不错。

 

客户价值分析

RFM是常规的客户价值分析模型，通过近度(Recency)、频度(Frequency)、值度(Monetary)划分客户群，

找出公司的经营重点。

用透视表汇总客单价的区间，并主观划分5个价值类别。

 

 

增加派生字段，得到R分层、F分层、M分层。

 

 

利用数据透视图，可以看出流失客户的价值不大，忠诚客户（3次购买以上）贡献最大。

 

数据分析的全过程

 

 

所有的原始字段和派生字段，当智分析Excel插件刷新数据时，派生字段也会同时更新。

 

分析结论

通过上面的数据探索，可以得出以下结论：

1.公司经营健康，销售额快速增长、复购率高。

2.新客户增长缓慢，有隐忧。

3.要大力开拓新客户，突破方向是企业行业。

4.继续做好老客户的复购，

管理行动

在2019年度，公司的经营策略可以进行如下调整。

1.撤销教育事业部，相关人员转到政府事业部。

2.扩充企业事业部编制，并大幅提高2019年度销售目标。

3.管理层研讨复购企业的特征，优化老客户的销售策略。