一、项目背景

        面对互联网电子支付在服务企业领域覆盖面不断加大的发展趋势，某快递主动改变管理思维，顺应“互联网+”趋势，面对客户更快捷、更便利的交易需求，在分析企业现有财务流程和业务特点基础上，制定统一的管理要求和业务流程规范，在全国率先实施电子支付收款。从2016年8月1日开通至2016年底，全市通过电子支付途径累计收款2万多笔，交易金额突破59万元，日均交易笔数300多笔，有效解决以现金作为主要支付方式的找零难、对账难的难题，实现对电子支付信息的及时掌控，并通过在全网点、重点营销现场的有效推广。

二、经营现状

       但是，经过3个月的推广，全市范围零星客户电子支付并未如原先设想的稳步提升，现要求通过数据分析，找出相关原因。

三、分析过程

1、数据的基本情况

      本数据文件，由于来自企业数据库，数据类别清晰明了，无需进行数据清洗。此外，该组数据涉及脱敏问题，此对重要字段（交易日期、消费金额、用户ID）利用Excel、IBM SPSS等工具 进行分行。

2、频率分析

（1）不同时间消费频次分析

       通过观察数据的消费频次，得到电子支付业务的开展，从8月22日至11月18日存在明显的波动性，于9月15日业务量最低：全市通过电子支付付邮的零星客户仅48频次；于11月11日存在明显的波峰，业务量创新高，全市通过电子支付付邮的零星客户有693频次，主要与“双11”电商促销有关。从9月6日至9月16日，支付频次下降明显，通过结合企业财务流程和业务支持及客户调查得出：

①企业电子支付流程繁琐，客户体验积极性不高。钱已扣，但显示失败，无法第一时间返还支付金额。

②电子支付硬件不稳定，业务推广期间，存在钱已扣，但支付界面显示失败，导致客户不信任企业推出的该项业务。

③电子支付失败，为了取得客户信任，需要一线业务人员垫付邮费，久而久之，业务人员推广积极性降低。

（2）不同时间消费金额分析

       通过观察不同时间的电子支付金额，得出相同时间段的消费金额与消费频次成正比； 消费频次越高，消费金额也越高。

（3）一次性客户占比分析

       观察数据，得出消费客户有6627人，其中一次性消费客户有2970人，占比达44.82%；通过数据验证了前面调查的结论：客户流失率高。

（4）新客户分析

       观察数据，企业每天开发新客户数8月份最高，平均每天77人；9月份最低，平均每天44人；新客户流失率逐渐降低；进一步验证一线人员在开户新客户确实存在9月份积极性不高，好在10月份有所回升。

3、建模

        为了观察客户的具体贡献，划分出每一个客户的类型，我们通过交易日期、消费金额、用户ID三个维度建立RFM，来做进一步分析。

        我们借助IBM SPSS工具，将三个维护的变量分别转化成分值：崭新得分（R得分），频率得分（F得分），消费金额得分（M得分）。其中：

R：基于最近一次交易日期计算的得分，距离当前日期越近，得分越高。

F:基于交易频率计算的得分，交易频率越高，得分越高。

M:基于交易金额计算的得分，交易金额越高，得分越高。

RFM总分值=R*100+F*10+M*1

        我们根据这三个分值的高低将所有客户分为：一般挽留客户（或潜在客户）、一般发展客户、一般保持客户、一般价值客户、重点挽留客户、重点发展客户、重点保持客户和高价值客户等 8 类。例如：一般挽留客户：R、F、M 分值都较低，没有太大贡献价值；重点保持客户：R 分值较低，说明最近一次消费的时间相对较久；F 和 M 分值较大，贡献较大——该类客户就有可能存在潜在流失。

        从以上图表可以看出，企业电子支付重点客户较低，仅占39.3%，说明可提升空间还很高。其中：

        高价值客户仅为10%，低于20%，不符合28原则（即：在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的），说明高价值客户的占比不合理，还有可挖掘的空间，必须重点关注，长期联系保持粘度。

        重点保持客户为7%，占比不高，也说明仅在一部分客户消费间隔时间过长，存在流失风险。

        重点发展客户为14%，这部分客户为新客户居多，消费间隔时间短，消费金额也高；但消费频次不高，可通过这部分客户调查挖掘电子支付产品本身的提升空间。

        重点挽留客户9%，这部分客户消费金额较高，但消费间隔时间、消费频次较低，存在流失风险，说明电子支付产品本身满足不了客户太多需求，导致无法消费；可结合调查，转星级客户，提供相应等级的优惠，刺激消费。

         一般价值客户15.3%，消费间隔时间短，消费频次也高，说明对于电子支付是认可的； 但消费金额偏低，说明客户了解的企业产品单一，或者企业产品营销缺乏关联性。

        一般发展客户21.2%，这部份客户为新客户居多，获客后需要关注激活情况。

        其他类型客户，不属于现阶段关注情况。

         我们可以通过RFM模型，对高价值客户做进一步分析，判断他们的持续贡献能力（即：流失率），以便采取相对应的巩固措施留住客户。

        通过计算客户流失系数，对客户流失风险进行分类，结合客户类型，找出重点维护客户（即：客户类型>=5且客户流失风险=3）的客户，计算得出这部分客户占比。

        通过数据得出：需要重点维护的客户为485人，占比7.3%； 这部分客户存在较大流失风险，需要积极展开主动营销，例如不定期短信推送，微信推送优惠政策，建立会员制度，稳住客户。

四、分析总结

1、客户流失率高，一次性消费达2970人，占比达44.82%；

2、高价值客户少，仅占10%；

3、电子支付产品促销力度不够，对于客户吸引力并不大，消费频次不高；客户有3853人，占比58.1%，其中：重点客户占1497人，占比22.59人；

4、产品单一，缺乏关联性。

五、提升建议

1、提高硬件设备的稳定性，简化支付流程；

2、对于一线人员开发新客户，在薪酬结构体现获客激励，提高员工积极性；

3、重点关注高价值客户，长期联系，提高粘度；

4、设置会员等级制度，提高消费频次；

5、不定期推送促销优惠及产品信息，刺激用户消费频次及金额，增加产品关联性。