客户分析

客户分析用于统计客户规模、来源渠道与客户标签数据,帮助您了解客户的构成与新老占比,从而优化获客与客户运营策略。

使用路径:点击左侧导航的 「报表」 图标,进入 「客户」 分类,即可查看客户分析、客户标签两类报表。
本文内容概览

客户分析:按渠道汇总接待客户数据,分析客户构成与来源分布;

客户标签:按标签统计客户使用次数,辅助客户分层与精细化运营。

提示:若您还不了解报表整体结构,可先阅读 统计报表 - 快速入门。

1. 功能概览

客户分析包含以下两类数据:

数据分类 分析视角 典型用途
客户分析 按渠道汇总接待客户 查看各渠道的客户量与新老客户构成,评估渠道获客效果
客户标签 按标签汇总客户分布 查看各标签的使用频次,判断客户分层是否合理

2. 客户分析

客户分析页面由两部分组成:上方的「客户数据」汇总卡片,下方的「渠道分析」明细表格。通过二者结合,既能快速掌握整体客户规模,也能逐渠道查看构成。

2.1 客户数据(汇总卡片)

页面顶部以数字卡片展示筛选范围内的整体客户概况:

指标 说明
接待总人数 筛选范围内接待的客户总人数
接待新访客数 首次访问的访客数
接待新客户数 首次成交或首次留存的客户数
接待老访客数 非首次访问的访客数
接待老客户数 已有记录的客户数
说明:「访客」指尚未建立客户档案的访问用户,「客户」指已建立客户档案的用户;「新」与「老」按该用户在筛选周期内是否首次出现判定。

2.2 渠道分析(明细表格)

报表以渠道为行,展示各渠道的客户构成:

字段 说明
渠道 渠道来源名称,如网站、微信公众号等
接待总人数 该渠道接待的客户总人数
接待新访客数 该渠道首次访问的访客数
接待新客户数 该渠道新增的客户数
接待老访客数 该渠道非首次访问的访客数
接待老客户数 该渠道已有记录的客户数

表格左上角提供「全部展开」按钮,点击可一次性展开所有层级的渠道数据,便于查看细分来源。

2.3 数据趋势

折线图按照接待总人数、接待新访客数、接待新客户数、接待老访客数、接待老客户数五个维度展示数据趋势,便于观察客户接待表现的变化。

2.4 数据筛选

筛选维度 说明
时间范围 按今天、昨天、近7天、近30天、近60天、本月或自定义时间段
对话渠道 按接入渠道对数据进行分类筛选,可多选
建议:评估投放效果时,应重点参考各渠道的「接待新客户数」而非仅看「接待总人数」——总人数可能因大量回访的老访客而被拉高,新客户数更能反映真实的拉新效果。

3. 客户标签

客户标签用于统计各标签的使用次数,帮助您了解客户分群情况,例如哪些标签使用频繁、哪些标签长期未被使用。

3.1 数据字段

报表以客户标签为行,包含以下字段:

字段 说明
客户标签 标签名称
使用次数 该标签被标记到客户身上的累计次数

3.2 数据筛选

筛选维度 说明
时间范围 按今天、昨天、近7天、近30天、近60天、本月或自定义时间段
客户标签 按客户标签进行筛选,可单选也可多选
提示:客户标签的创建与管理请在「设置 > 客户 > 客户标签」中完成。若需分析对话层面的标签数据,请见 对话分析 > 对话标签。

4. 常见问题

Q1:「访客」和「客户」有什么区别?

「访客」指尚未建立客户档案的访问用户,「客户」指已建立档案、可被识别的用户。因此新/老访客数通常远大于新/老客户数。

Q2:为什么表格里的合计数与顶部汇总卡片不一致?

顶部汇总是对筛选范围内去重后的整体统计,而表格按渠道分行展示;同一客户若通过多个渠道访问,会在多个渠道行分别计数。因此两者口径不同,出现差异属正常现象。

Q3:想看哪个渠道拉新能力最强,应该看哪个指标?

建议以「接待新客户数」为主、「接待新访客数」为辅进行判断,避免被回访的老访客流量干扰。

Q4:客户标签的使用次数是怎么统计的?

统计该标签被标记到客户身上的累计次数,反映标签的实际使用频次。若某标签使用次数长期为 0,建议合并或下线。

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