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中小企业数字化实战案例(连载)-24客户分析建模

bigegpt 2024-10-03 15:00 7 浏览

数仓建模实际上是数据架构维度的建模,将数仓进行分层和分区,以便可以根据不同的业务需求进行数据集成。客户分析建模是我们第一个业务维度分析需求,众所周知客户分析有很多成型的模型,如3A2R、RFM、帕累托、金字塔、生命周期、客画像等,这需要我们根据自己企业的业务特点和客户特点来选择或创建适合自己的客户分析模型。我们企业的客户特点是B端客户,业务特点主要是软件服务和配套硬件,因此C端客户和消费品的分析模型就不适合我们。因此,我们根据自己的需求选择了RFM、波士顿、生命周期和客户画像模型,另外自创一个客户价值模型,当然每个模型的指标都是经过适应性改造的。在确定客户分析模型后,就需要进行业务逻辑模型的设计和正式落地数仓建模,在这里提供一个工作步骤可以帮助我们一步一步的完善建模过程,具体如下:

1. 基于业务需要进行业务数据逻辑模型设计

2. 对业务逻辑模型设计进行评估

3. 基于业务数据逻辑模型设计进行物理模型设计

4. 对物理模型设计进行评估

5. 进行物理模型创建

6. 通过视图工具如BI来验证物理建模的正确性

7. 业务逻辑和物理模型落版

以上步骤主要是考虑一个模型最终在数仓中的配置,在执行后是否达到预期效果,这期间需要跨两个重要的设计环节,业务逻辑模型对业务需求的理解和细化,物理模型对业务逻辑模型的实现和满足,这两者均需要充分评估和验证,评估一般来说最好能找到同样懂数仓建模的外部专家,但一般公司很难找到这样的专家,只好进行内部设计复盘评估。验证一般来说是需要实际的抽样数据通过数据可视化看板来检验模型是否按预想的效果呈现数据结果,通常需要汇总计算和明细两个维度均需要进行验证。接下来我会将具体建模的过程逐步发布出来,敬请期待。

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