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동적 고객 생애 가치 예측 모델
[companyName]의 [targetMarket] 고객 구매 빈도, 평균 주문 금액, 유지율을 분석하여 고객 생애 가치(CLV)를 예측하는 인터랙티브 엑셀 모델을 만듭니다. 이 모델은 시나리오 기반 예측을 통해 마케팅 비용 및 고객 세분화 전략을 최적화할 수 있습니다. 기간은 [timeframe]입니다.
고객 피드백 분류 및 우선순위 지정
고객 피드백을 카테고리별로 정리하고 우선순위를 지정하여 개선할 주요 영역을 식별합니다. 피드백 데이터를 입력하고, 카테고리를 지정한 후 [priorityMetric]에 따라 순위를 매기세요.
동적 고객 세분화 및 생애 가치 최적화 모델
여러 행동 및 인구통계 변수에 따라 고객을 동적으로 세분화하고, 고객 생애 가치(LTV) 예측을 최적화하는 고급 엑셀 모델을 개발합니다. 이 템플릿은 비즈니스가 각 세그먼트별로 마케팅 전략과 자원 할당을 맞춤화하여 투자 수익률과 고객 유지율을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
고객 이탈 예측 및 유지 분석 모델
과거 데이터를 기반으로 고객 이탈을 예측하고 유지 전략을 분석하는 종합 스프레드시트 모델을 개발하세요. 이 모델은 고객 인구통계, 구매 빈도, 서비스 상호작용 변수를 통합하여 위험이 높은 세그먼트를 식별하고 [timeframe] 동안 유지 노력의 효과를 정량화합니다.
다이나믹 시나리오 기반 현금 흐름 민감도 모델
[companyName]의 주요 재무 변수 변화가 현금 흐름에 미치는 영향을 동적으로 분석하는 고급 Excel 모델을 구축하세요. 사용자는 여러 시나리오를 입력하고 중요한 변수를 조정하며 [timeframe] 동안 현금 흐름 변동을 즉시 시각화할 수 있어야 합니다. 민감도와 리스크를 정량화하여 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 것이 목적입니다.
다차원 제품 수익성 및 비용 배분 동적 모델
제품 라인, 판매 채널, 지리적 지역 등 다중 차원에 따라 고정비 및 변동비를 동적으로 배분하여 제품별 수익성을 분석하는 고급 Excel 모델을 개발합니다. 이 모델은 세분화된 의사결정을 통해 가격 전략과 자원 배분 최적화를 지원합니다.
고객 충성도 세분화 및 유지 분석
고객 충성도 지표를 기반으로 고객을 세분화하여 주요 유지 기회를 파악하고 고객 생애 가치를 높이는 맞춤형 참여 전략을 수립합니다.
동적 다요인 고객 세분화 매트릭스
[companyName]의 정교한 타겟팅 전략을 가능하게 하는 행동, 인구 통계, 거래 데이터를 동적으로 통합하는 다차원 고객 세분화 매트릭스를 생성합니다. 이 모델은 세그먼트의 수익성 및 성장 가능성을 우선하며 [dataSource]로부터 새로운 입력에 따라 동적으로 업데이트할 수 있습니다.
간단한 고객 문의 응답 기록
고객 문의 사항과 응답 시간, 해결 내용을 기록하고 추적할 수 있는 초보자용 스프레드시트 템플릿입니다. 문의 내용 입력, 담당자 지정, 후속 조치 상태 모니터링 단계를 포함합니다.
분기별 직원 성과 트래커
매니저들이 승진, 보너스 및 교육 필요성에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 분기별 간격으로 직원 성과 메트릭스를 모니터링하고 분석하는 전략 도구입니다.
동적 고객 세분화 및 가치 매트릭스 생성기
[purchaseFrequency], [averageTransactionValue], [engagementLevel]을 기준으로 [customerBase]를 분석하여 세분화하는 스프레드시트 템플릿입니다. 고객을 고유 그룹으로 동적으로 분류하고 [companyName]에 대한 전체 가치를 계산합니다. 이를 통해 마케팅 우선순위 설정과 [timeframe] 동안 자원 할당 최적화를 할 수 있습니다.