2020年5月6日 星期三

顧客區域分析與運用

■ 說明
系統中的顧客資料,有「地址」欄位,在顧客填寫資料時,店家可以盡可能引導顧客填寫完整地址,地址輸入的越完整,日後進行區域分析時,分析結果會越精確。

不過,有可能會遇到部分顧客不願意留下完整地址,此時除了向顧客說明資料是受到保護、不會被外洩濫用 (若顧客表明不願收到行銷廣告,可於顧客資料備註欄位記錄),可以引導顧客至少填寫到路段 (例如:台北市忠孝東路二段、高雄市一心二路...)或是知名地標 (例如:捷運中山站、逢甲夜市、高雄85大樓...)

較不建議不填寫地址,或是僅填寫行政區,因為對於地圖定位來說,若填寫行政區 (例如台北市大安區、高雄市苓雅區...),於系統分析中的定位點會在該區的中心點,可能與顧客實際居住地點有落差,且若有幾十、幾百位顧客都填寫同一行政區,則無法查看到實際分布情況

以下圖舉例說明:
A顧客實際上居住在大安區靠近信義、文山區接界處(藍色地標),不過填寫地址時,僅填寫〝台北市大安區〞,系統定位點取在區域中心點 (紫紅色地標),而店家實際位置在大安區靠近松山、信義區接界處

圖中所舉例因地址輸入不完整而導致定位不精確的情況,在遇到以下需求時,會無法得到準確分析結果:
一、大部份顧客居住在大安區,想規劃在大安區開設第二家分店,想查詢顧客分布區域做為分店位置評估參考,因地址輸入不精確,無法準確查看顧客分佈

二、欲針對店點附近的顧客推播行銷廣告,實際上可能會橫跨到大安、松山、信義區,此時若搜尋〝台北市大安區〞,可能涵蓋到距離店點位置較遠的大安區顧客,而忽略了鄰近店點的松山、信義區顧客

此篇以上述兩個範例,說明如何在搜尋顧客時以地圖輔助,將資料視覺化,更簡單明瞭的得到所需要的資訊

■ 操作方法
一、查詢顧客分布區域,做為開設分店位置評估參考
1.假設已知大多數現有顧客居住在大安區,且預計於此區找尋地點開設分店,請進入顧客資料搜尋畫面,點選『進階篩選』,進入『其他』頁籤,輸入地址搜尋條件後點選 確定


2.在搜尋出來的顧客清單點選『工具』→『地圖檢視』

此時系統會提醒您確認目前電腦已連接網路,且網路品質會影響運算速度,若確認要分析請點選 V


3.系統提供兩種地圖模式:『一般地圖』、『標記叢集地圖』熱度地圖
請依需求點選欲查看的模式,以下分別說明

(1)一般地圖
一般地圖會以一個一個小地標來顯示顧客位置,可以用滑鼠滾輪或是地圖右下方的 +、– 控制鍵來縮放地圖

將滑鼠游標移動到地標上,會顯示該地標的顧客名稱


(2)標記叢集地圖
若您所分析的顧客群數量較大,且區域較集中,應該可以發現,當視角拉得比較遠時,地標與地標間如果距離太近,會重疊在一起造成瀏覽不易

標記叢集地圖可以解決這個困擾,請在地圖檢視時,選擇標記叢集地圖,此地圖需以網頁開啟,系統會要求您儲存網頁,請選擇存放路徑,檔案名稱可維持預設或是依需求修改,再點選『存檔』即可

存檔後會自動開啟網頁,查看時可用滑鼠滾輪或右下方控制鍵縮放地圖,您會發現位置靠近的地標會〝集合〞在一起,並且標記數量

視角拉得越遠,標記的數字會越大,因為重疊的地標變多了


(3)熱度地圖
熱度地圖是將資料視覺化呈現,用顏色深淺來表示顧客分布密度,以標記叢林地圖延伸來說,標記數字越大的區域,熱度越高(顏色越深),此地圖需以網頁開啟,系統會要求您儲存網頁,請選擇存放路徑,檔案名稱可維持預設或是依需求修改,再點選『存檔』即可

存檔後會自動開啟網頁,同樣可用滑鼠滾輪或右下方控制鍵縮放地圖

顏色越深代表顧客密度越高,上方的〝熱度擴散等級〞可在不同情況切換應用,數字越小代表熱力等級越高 
可將熱度擴散等級想像為〝輻射半徑〞,輻射半徑越大,表示每個定位點的影響範圍 (顏色顯示範圍) 越大

例如查詢的區域範圍較小,且資料數量較多時,可以將熱度擴散等級調低一點 (選擇數字較大的選項),可以較清楚的查看區域內顧客密度情況


二、針對店點附近顧客推播行銷廣告
1.假設想針對鄰近區域的顧客推出活動,並傳送活動廣告訊息通知顧客,可以用區域定位方式來界定出目標客群,請進入顧客資料搜尋畫面,點選『進階篩選』,進入『其他』頁籤,點選『位置』欄位開啟地圖

輸入要搜尋的位置 (例如您店點的地址),再點選『搜尋』


2.系統會標出您搜尋的位置,若不夠精確,您可以按住滑鼠左鍵,直接拖曳地圖,使紅色+號停留在您希望的位置 (例如您的店點位置),完成後點選 V

確認定位位置後,輸入想搜尋的範圍,例如想搜尋定位點周圍(方圓)1公里內的顧客,則輸入範圍是1000公尺,輸入完成後點選 V

即可得到一份地址在搜尋位置方圓1公里內的顧客清單


3.可以此份清單發送簡訊或LINE訊息 (詳細可參考:發送簡訊發送LINE訊息)


■ 補充說明
欲查看熱度地圖,篩選條件的設定很重要,篩選的條件應該要趨近想要查看的範圍,例如想查看台北市地區,篩選條件應該界定在台北,而不是設定生日、首次消費日期...等與地區低度相關的條件

因為熱度層級是以〝所有母體資料為基礎〞,假設篩選的顧客資料範圍涵蓋全台灣,即使拉近到想查看的台北市,在台北市呈現的熱度結果顏色會很淡,因為台北市在此分析結果中佔母體的一小部分,〝熱度〞當然也只佔一部份


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