企业客户分布分析数据模型在各行业内数据分析应用较为广泛，是关键的数据分析模型之一。本文将分别详细介绍分布分析的定义、特点与价值，以及应用领域几个方面。
分布分析的定义
分布分析是客户在特殊指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出普通用户对产品的依赖阶段，分析企业客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的商品数量、购买频次等，协助运营人员了解当前的企业客户状态，以及企业客户的运转情况。如订单金额（100 以下区间、100 元～200 元区间、200 元以上区间等）、购买次数（5 次以下、5～10 次、10 以上）等客户的分布情况。

分布分析模型的特点与价值
合理的分布分析模型支持按时间、次数、事件、指标进行客户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计客户在一天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。总之，分布分析价值主要体现在以下几个方面。
1．挖掘客户分布规律，优化产品策略。
对同一指标下有关数据的统计与分析，协助企业从中挖掘客户访问规律，企业可以将规律与实际产品策略相结合，进一步修正和重新制定产品策略。
2．运营并持续产品生命力，增加客户回访率。
彻底改变之前依靠随机抽样的回访率调查方式，如电话回访等，分布分析从多角度分析辅助企业，判断普通用户对产品的依赖阶段，以及产品对客户的价值与黏性。
3．快速识别核心客户群体，资源配置有的放矢。
核心客户群体是对企业价值贡献最大的客户群体，是企业最大的利润来源。不同客户群体对产品需求不一样，对客户群体进行差异性辨识，可以了解到客户群体对产品的依赖动力。分布分析通过不同维度筛选出核心客户群体，在此基础上，更好地配置优质资源，以最小成本实现企业利润最大化。
分布分析模型的应用领域
场景1：电商行业常见的分布分析应用
电商客户的忠诚度如何、客单价情况如何等这些问题均可以通过分布分析功能进行快速诊断。以电商为例，重复购买次数、客单价分布等均是常用的衡量忠诚度的指标。以下从不同角度展现了分布分析的多维度查看。 图 1 可以看到客户每个月的购买频次基本稳定在 1～3 次之间，3 月有小的变动，其他几个月都比较稳定。