获客难，成本高，老用户流失严重一直都是困扰各个企业的一大难点。经常觉得眼前都是大把的客户，但是当我们伸手去抓，却发现寥寥无几。主要原因还是在于对客户的把握不够精准，老用户留存率低。

我们要明白，获取数据只是第一步，留住用户才是所有产品营销的终极目标。此外，在流量越来越贵的情况下，留住老用户越来越重要。

那么如何用数据分析来降低老客户流失率呢？看完下面这个案例可能会让大家有所思考…

我是一名咨询行业的商业数据分析师，在一次咨询工作中，一家企业负责人希望提升营销效率。该负责人认为他们积累了大量的客户订单、支付和浏览行为等数据，想通过对客户数据的不断收集和整理，借助当下流行的大数据挖掘技术对企业线上相关产品进行关联推荐，以提升企业的整体营销效率。

这是一个典型的营销问题，这些年来，我们见证了太多通过大数据提升营销效率的企业案例。但我们还是针对该公司的营销现状做了深入调查，结果发现该企业还存在更大的问题：老客户的流失率居高不下，客单价也低于同行业水平。

接下来，我们给企业的营销和客户管理提出了两个关键方向：

第一， 降低老客户的流失率

第二， 提升客单价

这两个问题都可以借助企业目前收集的客户大数据来解决。

针对以上问题，我们给出的建议如下：

降低老客户的流失率

构建客户画像

包括年龄、性别、收入、职业等基本特征，同时还应该包含消费行为偏好和需求等维度，为识别客户，分析客户生命周期和促进不同类客户营销策略的制定提供基础信息。

客户路径分析

分析客户在电商平台上的活动轨迹，即浏览和购买记录等，了解他们从浏览到下单的购买路径，优化路径功能，同时了解客户的行为和兴趣方向，精准推送相关商品和服务，提高购买体验，从而提升忠诚度和复购率。

客户线上调研

企业可以通过用户线上问卷调研，广泛收集客户的意见和建议，并根据反馈的信息进行改进，提高老客户的满意度和忠诚度。

聚类分析或分类预测

通过客户聚类，将具有相似特征的已流失的老客户进行细分，分析老客户流失的原因和规律；通过分类预测，预测现有客户的流失概率和流失原因。

以上方法与客户价值相匹配，导出有挽回价值的客户列表，并根据客户画像进行精准挽回。

提升客单价

客户价值细分

通过大数据分析，将客户按照他们的购物行为、消费能力等因素进行分群。针对性建立特殊优惠和福利政策，让客户持续感受到个性化的服务和待遇，提升其信任感和消费体验。

商品关联推荐

根据客户购买行为，推荐相似或互补的商品或建立套餐购买，让客户购买更多相关的商品，从而提升客单价。

构建客户促销响应预测模型

根据客户的购物行为、消费能力等数据，构建客户促销响应预测模型，并输出最有可能响应促销活动的用户列表，该列表与客户价值分析结果进行匹配，筛选出促销的重点关注对象，并给予精准刺激。

需要注意的是，一个数据分析或挖掘项目往往需要通过多次尝试，才能选择出适合的方法。此外，大数据模型并不是一成不变的，随着时间的推移，商业环境的变化，过往的模型会变得不再适用，因此，针对每个分析模型建立一个监测以及更新机制也是十分必要的。

只有不断让模型学习新的营销业务数据，我们才能使数据挖掘模型保持永久的生命力，才能使大数据营销实践不断创造价值。