常用的数据模型有哪些？

数据模型是把业务问题转化为可计算分析结构的建模方法，常用的有客户细分、客户流失分析、交叉销售和客户价值评估四类，解决的是客户识别粗放、价值判断凭经验、复购与流失无法预警的问题，并不解决底层数据缺失与采集口径不一致的问题。

客户细分可以实现客户的差异化服务，使产品和服务更直接地针对合适的客户群。客户细分可以使用挖掘的分类和聚类算法实现。

客户流失分析是为了挽留客户，并提高客户的忠诚度。举例来说，如果客户的购买次数突然减少，并且对产品、服务等评价很低，可能是高危用户。如果客户的购买次数没有减少，但是对产品、服务评价变低，客户可能会流失。

交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，通过研究客户对产品的使用习惯和消费行为特点去发现老客户的潜在需求。同时交叉销售可以通过产品之间的关联，寻找捆绑销售的机会，为新产品寻找已有用户中的目标群体。

客户价值评估模型的搭建，主要衡量客户五个方面的表现，包括：客户的当前贡献度、未来贡献度、信用度、忠诚度和成长潜力等。