这个大数据时代，很多行业都开始挖掘企业自身的大数据价值，而在数字化竞争越来越白热化、同质化的今天，对于企业的客户数据分析来说，如何让辛辛苦苦引进来的新客变成老客，老客不流失成了一大难题，每个行业都会面临此问题。不仅如此，在数字化交易的背景下，越来越多的商家开始使用诸如DataFocus、集客CRM等做数据分析，以想要做数据化营销。但无论工具怎么先进，分析还是得靠数据分析师的人脑和思维，以思维驱动工具。思维驱动的意义就在于看到数据的呈现，能够了解其背后含义，并剖析其影响因素，从而辅助决策。那么本篇我们就以真实数据来列举一些客户分布数据的解读示例。
（由于数据保密性考虑，数据呈现仅以文字描述），以下是某化妆品企业客户数据。
数据呈现：
1、各省市客户分布无明显差别，偏远地区的客户数并不少。
2、就客单而言，偏远地区如西藏、青海、宁夏、新疆等反而高于其他地区。
数据意义：
分析不同地区的销售情况，为企业广告投放提供参考依据（长尾理论）
影响因素：
- 人口消费水平 2、推广侧重和力度 3、区域发达程度和网购、线下体验普及程度
再是某食品客户数据：
数据呈现：
1、各省客户占比和金额占比趋势不成正比，也就是说，购买客户数多的省份，金额没有赶上客户的趋势。
2、通过客件数来看，排名较后的西藏、新疆、青海、宁夏、上海、北京、内蒙古、云南等客户对品牌的认可反而更高；
3、地区回购趋势与客件数基本吻合。
数据意义：
分析不同地区的销售情况，为企业广告投放提供参考依据。
影响因素：
1、人口消费水平 2、推广力度 3、区域发达程度
以上来看，在分布方面，数据的解读方法是大同小异的，无非几个主要影响因素。数据解读之后真正有价值的应是执行方案，我们可以按如下思路进行数据分析后的实战操作。
1、流量精准化：广告定向投放
后期推广可重点关注山东、上海、北京、天津、云南、内蒙古和新疆等，如果是网店，则为投放钻展、直通车做参考。
2、对于偏远地区，维护好老客
对于客户数多、客单客件、回购高的偏远地区，可重点关注物流，做好跟踪；完善个性化包裹，加固包装，提升体验。
3、考虑仓储设点
取偏远地区中间点设置仓库，提升流转速度
