零售業的大數據分析

CRM的大數據分析

NAPL模型 - 是一個零售業的會員分群模型，他可以協助零售品牌了解會員分布的樣貌，追蹤會員經營的成效，並針對不同群的會員，設計會員行銷活動。

NAPL模型 - 零售業數據教我們的人生哲理

NAPL模型 - 是一個零售業的會員分群模型，他可以協助零售品牌了解會員分布的樣貌，追蹤會員經營的成效，並針對不同群的會員，設計會員行銷活動。

零售的科學Happy Lee 李昆謀

LTV 顧客終身價值，是透過大數據分析，了解會員的流失情形，會員的生命週期的平均時間長度，以及平均一個會員的長期累積貢獻。透過LTV，可以協助零售業知道熟客經營的投報情形，調整會員經營策略。

LTV（顧客終身價值）- 每段關係都有一個期限

其實從加入會員開始，每一個會員都在飛奔似的跑向這段關係的終點。每一個會員都會有一個生命週期(LTV)：從初識、喜熱愛、到逐漸淡忘，只是時間長短不同。

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會員分級制度是零售業常用的會員經營方法，可以有效提高會員貢獻度。其實運作的原理，是利用RFM的Ｍ - 會員貢獻度 來分群，也是一種利用零售業大數據分群操作的常用方法。

為什麼要做會員分級制度？

會員分級制度是常用的方法，可以有效提供會員貢獻度。其實運作的原理，是利用RFM的Ｍ - 會員貢獻度 來分群，也是一種利用數據分群操作的結果。

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OMO 的大數據分析

OMO為什麼可以帶動零售業的業績成長，透過大數據分析的方法可以看清楚其中重要的成長關鍵原因。

藏在數學裡的OMO秘密

OMO帶動業績成長的結果，來自於OMO佔比的提高。OMO佔比的基礎，來自於拉高eCom的佔比。

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