一种利用sql自动化分析客户留存率的方法

摘要

本发明公开了一种利用sql自动化分析客户留存率的方法，包括制定月度分析或年度分析执行任务；后台通过sql语句，根据任务进行筛选符合条件的用户的订单；根据用户的订单数据，统计出各个时间范围内的用户人数；后台根据用户唯一标识，进行计算用户的留存人数，计算出月度留存率或年度留存率；将计算出的用户的月度留存率和年度留存率数据结果存入后台数据库中,并实时更新数据库；在客户页面进行查询客户留存率，同时,后台返回查询结果。本发明通过高效查询客户留存率，使查询范围跨度大，更利于新老客户的分析，并及时发现帮助分析新老客户流失的因素，减少损失。

说明书

技术领域

在电商行业快速发展的时代，如何发展新客户、留住老客户，成为了每个商家的必修课，那么为了帮助每个商家分析客户留存率（在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户），更加客观的发现哪一时间段新客增多，并及时总结经验，或老客流失过多，帮助及时分析原因、挽留客户，因此，需要有一套自动分析客户留存率的方法。

目前，最大查询粒度以月为单位，无法查询以天为单位的用户留存率，不支持实时查询当月数据，无法分析当月的客户留存率，可分析的时间段最早只能支持到上个月，在分析客户留存率上，一直存在一系列的现实问题。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种利用sql自动化分析客户留存率的方法，能够克服现有技术方法的上述不足。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种利用sql自动化分析客户留存率的方法，包括以下步骤：

S1:首先，进行制定月度分析或年度分析执行任务；

S2:后台通过sql语句，根据制定的任务，进行筛选符合条件的用户的订单；

S3:根据用户的订单数据，统计出各个时间范围内的用户人数；

S4:后台根据用户唯一标识，进行计算用户的留存人数，计算出月度留存率或年度留存率；

S5:将计算出的用户的月度留存率和年度留存率数据结果存入后台数据库中,并实时更新数据库；

S6:最后,在客户页面进行查询客户留存率，同时,后台返回查询结果。

进一步地，步骤S2中，所述根据制定的任务，进行筛选符合条件的用户，即筛选出下单未付款的订单，若是老客户，筛选出订单付款时间在近三年的订单；若是新客户，直接获取所有订单。

进一步地，所述年度分析任务是在每年首月首日，后台自动触发任务并执行；所述月度分析任务是在每月首日，后台自动触发任务并执行。

进一步地，步骤S6中,在查询客户留存率时,首先,选择需要统计的维度,然后选择查询时间和统计周期,最后选择客户类型，最后，收到查询结果。

进一步地，所述统计的维度是月或年；选择查询时间是需要选择起止时间，最小粒度为月；选择统计周期是至少选择三个月，其中，每三个月为一个风机，最大支持选择36个月；选择的客户类型有新客户、老客户或平台推广用户。

本发明的有益效果：通过对客户留存率的高效查询，使查询范围跨度大，更利于新老客户的分析，并及时发现帮助分析新老客户流失的因素，减少损失；帮助每个商家分析客户留存率,更加客观的发现某一时间段新客增多或减少，并及时总结经验，或遇到老客流失过多，帮助及时分析原因、挽留客户。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例所述的利用sql自动化分析客户留存率的方法的流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围，为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。

如图1所示，根据本发明实施例所述的利用sql自动化分析客户留存率的方法，步骤包括：

首先，进行制定月度分析或年度分析执行任务，后台自动化执行指定的执行任务。其中，所述年度分析任务是在每年首月首日（2号），后台自动触发任务并执行；所述月度分析任务是在每月首日，后台自动触发任务并执行。

后台通过sql语句，根据制定的任务，进行筛选符合条件的用户，即筛选出下单未付款的订单，针对老客户，筛选出订单付款时间在近三年的订单；针对新客户，直接获取所有订单，并向客户订单数据输出到表1。

根据用户的订单数据，统计出各个时间范围内（最早下单时间以及最早下单时间三年后的时间）的用户人数，输出到表2，表1和表2进行关联，从而计算出每个用户在客户店铺下的每个月的订单数，输出表3。然后，根据表3，后台根据用户唯一标识，去重，进行计算用户每个月的用户留存人数，计算出月度留存率或年度留存率，输出到表4。将计算出的用户的月度留存率和年度留存率数据结果存入后台数据库中,并实时更新数据库。

最后，在客户页面进行查询客户留存率，也就是表4，在查询客户留存率时,首先,选择需要统计的维度（月/年）,然后选择查询时间（选择起止时间，最小粒度为月）和统计周期（至少选择三个月，每三个月为一个风机，最大支持选择36个月）,最后选择客户类型（新客户/老客户/平台推广用户），最后，收到查询结果，同时，后台返回查询结果。

综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过对客户留存率的高效查询，使查询范围跨度大，更利于新老客户的分析，并及时发现帮助分析新老客户流失的因素，减少损失；帮助每个商家分析客户留存率,更加客观的发现某一时间段新客增多或减少，并及时总结经验，或遇到老客流失过多，帮助及时分析原因、挽留客户。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。