人口红利消失，一味拉新不如留住回头客！

“大家好，我是李启方！今天跟大家聊聊怎么留住回头客。

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流量越来越贵，新客越来越难找？

不怕，生意增长还有“捷径”！

与其砸钱抢新客，不如回头看看那些买过的老会员——他们口袋里的钱，可能更值得深挖！

今天老李给大家分享一个实战获奖案例，手把手教你如何用数据分析，精准挖掘回头客的消费需求，尤其是高频客群的消费潜力！

特此声明，此案例由【落花流水平常心】团队制作，参加了2022BI数据分析大赛，，并获得了优异的成绩，案例的分析思路和方法值得大家学习和借鉴。

从 2012 年开始，人口出生率就一年比一年低。再加上 2020 年开始的疫情，整个零售行业的日子都不好过。

就拿我们公司来说，2022 年定下了交易规模增长 10% 的目标，但一季度实际经营下来，离这个目标还差的挺远。

说白了，人口红利慢慢没了，以前那种只靠流量就能把生意做好的时代已经过去了。

现在想让零售业绩增长，就要：

在单个顾客身上下功夫，把手里现有的会员的消费需求挖出来，这才是靠谱的办法。

所以：

别总想着去找新客户，把老客户服务好、让他们多消费，往往更管用。毕竟，这些会员本身就有消费基础。

尤其是：

有孩子的家庭，在育儿相关的消费上需求稳定，把他们的潜力挖出来，业绩增长就有了实实在在的支撑。

你看：

现在国内养孩子多贵啊。《中国生育成本报告 2022》里就说了，全国家庭 0-17 岁孩子的养育成本平均是 48.5 万元，城镇的更贵，平均要 63 万元。

这可不是个小数目，我身边有孩子的家庭，在这方面的开销确实都不小。

大家都是在一线做业务的，手里都有不少实际分析的经验。所以这次要做这个分析主题，思路大纲很快就出来了。先搞清楚现状，找到问题根源，再针对性地想办法。

业绩增长的来源：

• 要么靠更多的消费人数，
• 要么靠更高的人均消费，
• 要么就是两者结合。

这是分析的基础，先把业绩的构成弄明白。

看业绩同比的数据，从三个维度对比：

• 渠道对比
• 消费人数对比
• 人均消费对比

这能让我们清楚现在业绩到底哪些方面出了问题，哪些还有提升空间。

从业绩构成和人口出生率两个方面入手：

• 按年龄结构看业绩份额，能发现哪些人群对业绩贡献大
• 再结合人口出生率连续 5 年下降的情况，就知道客流减少是必然的

那提升单客产值就成了唯一的出路，你说对吗？

具体可以分为三步：

• 先研究高产人群，了解他们的消费偏好和特征，这是为了找到能带来高业绩的关键人群。
• 再看现有消费人群产值结构，想办法优化，提升目标产值人群数量和产值均值。
• 还有提升人群的机会点，通过 A/B test 看看服务型产品和多品类消费对消费频次的带动作用。

弄明白了整体分析思路，接下来就得靠技术手段把它落地实施了。下面是我们团队实际用过的工具和实操步骤，都是干货，大家可以参考着来。

这次分析用的都是企业自己的数据。公司有好几家大型连锁门店，你也知道，连锁门店的数据量通常都不小。

数据安全这块肯定得重视，所以这些数据都做了脱敏处理。

具体来说，就是：

采集的时候就进行脱敏，关键的信息都做了关键字转换。

这样：

• 既能保证数据能用，
• 又不会泄露敏感信息。

为了确保数据的准确性和完整性：

借助数据集成平台FineDataLink，接入并整合各种类型的数据，如企业资源计划（ERP）系统、生产管理系统等，集中进行管理，实现数据的自动采集和汇总，并且根据我们自己的想法和理解进行数据挖掘和分析工作。

立即体验FineDataLink：https://s.fanruan.com/bc3w4（复制到浏览器打开）

为了看着直观：

把源数据里各个门店的实际地理位置，虚拟成了某大型连锁餐饮企业的地理位置。

这样一来：

地理位置相关的分析展示会更清晰，不用纠结于真实地址的复杂信息。

具体数据获取方法：

• 考虑到数据安全，没有直接连企业的数据库。而是在企业库里，先对相关的明细表按条件进行过滤，只留下需要的那些数据。
• 过滤完的查询结果，就用 CSV 文件存起来。
• 然后通过 PL/SQL developer 的 Text Import 工具，导入到专门的测试库。
• 最后把测试库和大数据平台FineBI连起来，这样就能在FineBI上用这些数据了。

这里面是仪表板各个模块展示的指标口径和释义，有了这个，大家看仪表板的时候就不会对指标有疑问了。

参赛用到的工具FineBI 在功能上可扩展性挺好的，灵活运用能实现不少更方便的用途。

这里给大家分享两个数据处理阶段的例子：

（1）用【左右合并】自连接，在自主数据集中快速计算同比

在组件里算同比的办法不少，比如：

• 快速计算
• 同期函数 same_period
• 明细过滤
• 甚至建 sql 数据集的时候就能算

但要是：

想在自助数据集中快速算好同期值，方便在组件里直接用，该怎么做呢？

给大家一个思路：

借鉴 sql 关联的想法，用数据集左右合并，让它和自己关联起来。

（2）用过滤组件参数，做可交互的预测计算器

• 首先，在头脑风暴的时候，就想好了每一部分该用什么图形来表达。
• 然后根据可视化图形选型的常用规则，从里面挑出适合分析思路的图形。
• 按照分析思路，规划好每一个模块的内容、意义和图形。
• 最后选符合公司基调的仪表板样式，包括背景主色调、辅助色、突出色这些。

具体报告内容分以下几个部分：

（1）业绩现状：

展示当前实际的经营结果，让大家能快速了解业绩现状、趋势，还有问题门店的分布情况。

（2）人数现状：

知道业绩下滑后，从会员角度看，发现人数一直在降，这是制约业绩的主要因素。

而且：

公司 60% 的业绩是由 - 1 至 3 岁的人群贡献的，结合国家和城市的出生率，就知道人数减少是必然的趋势，你说这是不是得重视起来？

（3）产值现状及预测：

消费人数不好提升，那想让业绩增长，就得靠提升产值了。

从行业报告里知道：

0-2 岁每年消费大概 2 万元，咱们公司只覆盖了 10%，所以产值提升空间还很大。

通过产值预测计算器：

选择想要提升产值的人群和提升目标，就能自动算出需要提升多少产值才能达到年度业绩增长目标。

（4）产值提升策略：

确定了产值提升目标，接下来就得想怎么提升了。

分析高产值人群，发现：

他们有 “高频多品” 的特点。

对比不同业务线，发现：

被育儿管家服务过和参加过互动活动的人群，消费频次和产值都比没参与过的高。

所以：

经营的人可以给那些没享受过管家服务、没参加过互动的人群多做些精准服务。

然后通过品类间的关联分析：

• 支持度
• 置信度
• 提升度

找出关联性强的品类，之后做营销活动的时候，可以把它们放一起，增加消费的品类数量。

当“拉新”成本更高，服务好回头客、让他们多买点，才是更划算的增长策略！

这个获奖案例清晰地告诉我们：

• 关注核心人群： 比如有娃家庭，育儿花费大且稳定，是提升零售业绩的核心人群。
• 抓住关键特征： 高价值顾客爱“高频次、多品类”消费（多买几次、多买几类）。
• 用对运营手段： 提供贴心服务、组织互动活动、搭配关联商品促销，能有效刺激老客多消费。

这套方法思路清晰、步骤明确，用数据分析说话，效果实实在在！

想突破业绩增长瓶颈？赶紧学起来，把老顾客的价值真正挖掘出来吧！

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