电子商务101王春燕 基于RFM模型的“哎呀呀”客户细分研究

合集下载

基于RFM模型的电商平台个性化方法研究

基于RFM模型的电商平台个性化方法研究
基于RFM模型的电商平台个性化方法研 究
01 一、RFM模型概述
目录
二、RFM模型在电商
02 平台个性化推荐中的 应用
03
三、RFM模型的优化 方法
04 四、总结
05 参考内容
随着电子商务的快速发展,电商平台之间的竞争越来越激烈。为了提高用户体 验和增加用户黏性,电商平台纷纷引入个性化推荐系统。而基于RFM模型的电 商平台个性化方法,是其中一种被广泛使用的技术。本次演示将介绍RFM模型 的概念、应用和优化方法,并探讨其在电商平台个性化推荐中的应用。
可以推荐他们可能感兴趣的新品或促销商品。通过这些个性化的推荐策略,可 以提高用户的购买意愿和满意度,同时增加用户的忠诚度和购买量。
3、预测用户未来的购买行为
基于RFM模型还可以预测用户未来的购买行为。通过对用户的消费记录进行分 析,可以发现用户的购买偏好、购买周期和购买习惯等信息。根据这些信息, 可以预测用户在未来一段时间内的购买意向和购买商品的类型。电商平台可以 根据这些预测结果,
他们的价值。这种方法不仅有助于提高企业的客户满意度和忠诚度,还可以为 企业带来更多的收益。
五、建议与未来研究方向
在实际应用RFM模型时,企业需要根据自身实际情况对模型进行适当的调整和 优化。例如,可以进一步考虑会员顾客的年龄、性别、地域等因素对消费行为 的影响。此外,还可以研究如何利用RFM模型与其他数据挖掘方法相结合,以 更好地识别会员顾客的价值。
、更优质的售后服务以及更个性化的推荐服务,定个性化推荐策略
根据用户的消费记录和RFM得分,电商平台可以为用户提供个性化的推荐服务。 对于高频购买的用户,可以推荐相关的商品或品牌;对于消费金额高的用户, 可以推荐高价值的商品或提供更优惠的价格;对于最近有消费记录的用户,

电商平台中的RFM模型分析与应用

电商平台中的RFM模型分析与应用

电商平台中的RFM模型分析与应用随着网络技术的成熟和普及,电子商务越来越受到人们的欢迎,成为了人们经常使用的一种购物方式。

电商平台如天猫、京东、淘宝等巨头在市场上站稳了脚跟,同时也有很多小型电商平台涌现出来。

但如何更好地了解消费者需求、提升销售业绩,已经成为了所有电商平台必须面对的问题。

RFM模型作为一种较为成熟、可行的分析手段,在电商平台中的应用已经越来越受到重视。

一、RFM模型的简介RFM是英文表达:Recency(最近一次交易时间)、Frequency(订单频次)、Monetary(交易总金额)的缩写,是一种常用的消费者分层模型,能够帮助企业更好地了解顾客,提升客户价值。

其中,R 指数值越小表明最近一次交易时间越近,F指数值越大表明订单频次越高,M指数值越大表明交易总金额越高。

通过对RFM指标的分析,可以将顾客分为以下5类:1.重要价值用户(VIP): R值低、F值高、M值高;2.保持用户: R值低、F值高、M值中;3.潜力用户: R值低、F值中、M值低;4.流失用户: R值高、F值低、M值低;5.新客户: R值高、F值低、M值中。

通过将顾客分类,企业能够更准确地了解消费者需求,精准定位客户群体,有效进行市场营销活动,促进销售业绩提升。

二、RFM模型在电商平台中的应用电商平台的庞大用户群和海量的数据量,给RFM模型的应用提出了更高的要求,但也同时为RFM模型在电商平台中提供了更多的应用场景和维度。

1.效果评估在电商平台中,RFM模型通过对历史销售数据的分析,给出的客户分类结果可以用作评估市场营销活动的效果。

如一家电商平台在打折活动期间,对不同类别的用户发放不同的折扣券,比如在RFM指标高的顾客中发放高额优惠券,而在RFM指标低的顾客中发放低额优惠券,在活动结束后,可以通过对销售数据的分析评估其效果,并结合分类结果进行调整,从而提升下一次活动的效果。

2.客户细分通过RFM模型的分析,可以将电商平台的用户细分为不同的层级,根据不同层级的用户,制定不同的营销策略。

RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分

RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分

RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分RFM(Recency, Frequency, Monetary)分析是一种常用于客户细分的方法,它根据客户的购买行为来评估客户的价值,并将客户分成不同的组。

以下是RFM分析的基本步骤:步骤一:数据准备首先,需要收集客户的购买数据,包括每个客户的购买日期、购买频率以及购买金额。

这些数据可以从购买记录、交易日志或者其他相关数据库中获取。

步骤二:计算R值R值表示客户的最近一次购买的时间间隔。

计算每个客户最近一次购买与当前日期之间的时间间隔,并进行排名和分组。

通常情况下,R值越小,表示客户最近购买时间越近,价值越高。

步骤三:计算F值F值表示客户的购买频率,即在一定时间内的购买次数。

计算每个客户在一定时间内的购买次数,并进行排名和分组。

通常情况下,F值越大,表示客户购买频率越高,价值越高。

步骤四:计算M值M值表示客户的购买金额,即客户在一定时间内的总消费金额。

计算每个客户在一定时间内的购买总金额,并进行排名和分组。

通常情况下,M值越大,表示客户购买金额越高,价值越高。

步骤五:分组和细分将客户根据R、F和M的值进行分组和细分。

可以根据具体情况,将每个指标的排名分成几个等级,例如将R值分为五个等级(1为最近购买,5为最久购买),将F值和M值分别分为五个等级(1为最低频率或金额,5为最高频率或金额)。

然后,将每个客户的R、F和M值对应的等级组合起来,形成一个RFM等级,用于表示客户的综合价值。

步骤六:分析和行动分析每个RFM等级所代表的客户特征和行为,并根据细分结果制定相应的营销策略和行动计划。

例如,对于RFM等级为高的客户,可以开展定制化的促销活动,提供更高价值的服务和产品;对于RFM等级为低的客户,可以通过一些刺激措施来唤回流失客户。

总结:RFM分析是一种简单有效的客户细分方法,通过评估客户的购买行为和价值,可以帮助企业识别出不同价值的客户群体,并制定针对性的营销策略。

数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分

数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分

数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例,用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。

RFM模型通过对客户最近一次购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)以及购买金额(Monetary)进行分析,将客户分成不同的细分群组,以便企业可以有针对性地开展营销活动。

首先,我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。

1. Recency(最近一次购买时间):根据客户最近一次购买时间的间隔,可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。

活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户,他们对于企业来说非常有价值,因为他们可能是经常下单的忠实客户,或者是对新产品感兴趣的潜在客户。

不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户,他们的购买意愿降低,可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。

休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户,他们已经很久没有购买了,通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。

3. Monetary(购买金额):根据客户的购买金额,可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。

高价值客户是指购买金额较大的客户,他们对于企业来说非常有价值,可以为企业带来较高的利润。

中等价值客户是指购买金额适中的客户,他们对于企业来说也是重要的资产,可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。

低价值客户是指购买金额较小的客户,他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。

通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析,可以将客户分为不同的细分群组,例如:1.VIP客户群:最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户,是企业最重要的客户群体。

企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度,并提高他们的购买额。

3.潜力客户群:最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户,虽然购买频率较低,但购买金额较高,有很大的潜在商机。

电子商务101王春燕娃哈哈网站搜索引擎友好性分析

电子商务101王春燕娃哈哈网站搜索引擎友好性分析

娃哈哈网站搜索引擎友好性分析一、评价的目的和意义了解搜索引擎营销对网络营销信息传递的作用,通过对部分选定网站搜索引擎进行友好性分析,深入研究网站建设的专业性对搜索引擎营销的影响,对于发现的问题,提出相应的改进建议。

二、评价过程及结果1、利用国内外主要搜索引擎人工对分析对象进行分析1.1在谷歌搜素表1由表1可见,包括哇哈哈在内的各大网站在谷歌上均被收录,但相对关键词排名均不高。

由于与娃哈哈、蒙牛、伊利、雀巢有关的网页都比较多,所以网站的总体搜索点击率较高,但关于图表上的关键词搜索结果点击率较低。

在矿泉水中排名最高的是崂山矿泉水,排名第八。

1.2在百度中搜索表2由表2可见,包括哇哈哈在内的各大网站在百度上均被收录,但相对关键词排名均不高。

网站的搜索点击率较低,在矿泉水中排名最高的是景越山泉,排名第二。

1.3在雅虎搜索表3由表3可见,包括哇哈哈在内的各大网站除雀巢之外,在雅虎上均被收录,但相对关键词排名均不高。

网站的搜索点击率较低,在矿泉水中排名最高的是昆仑山矿泉水,排名第十六。

1.4在搜狗搜索表4由表4可见,包括哇哈哈在内的各大网站在搜狗上均被收录,但相对关键词排名均不高。

网站的搜索点击率较低,在矿泉水中排名最高的是上海市亿联食品贸易有限公司排名第一。

1.5在中搜搜索表5由表5可见,包括哇哈哈在内的各大网站在谷歌上均被收录,但相对关键词排名均不高。

由于与娃哈哈、蒙牛、伊利、雀巢有关的网页都比较多,所以网站的总体搜索点击率较高,但关于图表上的关键词搜索结果点击率较低。

在矿泉水中排名最高的是深圳市长江水业有限公司,排名第二。

1.6分析总结通过以调查分析,被调查网站娃哈哈集团网站在以其主营产品矿泉水为关键词搜索时其排名并不高,在一百名之后。

其他网站如蒙牛、伊利、雀巢与娃哈哈的情况相同,由此可见官方均对此的不太重视。

2、娃哈哈网站对搜索引擎友好情况2.1对娃哈哈网站对搜索引擎的友好性分析(1)网页中可检索的信息表现形式:网页中没有大量采用图片或者Flash等Rich Media形式,而是采用图片与文本相结合的形式,利于消费者访问。

基于 RFM 模型的网上商城顾客消费行为分析

基于 RFM 模型的网上商城顾客消费行为分析

基于 RFM 模型的网上商城顾客消费行为分析随着网络的普及和电子商务的快速发展,越来越多的人选择在网上购物。

然而,现代消费者的消费习惯发生了很大的变化,他们更为注重个性化、定制化的消费体验和服务质量,对于质量和性价比有更高的要求。

因此,网上商城如何更好地了解和分析客户消费行为,提高客户的忠诚度和满意度,是商家们亟需解决的问题。

RFM模型,即最近一次购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)、消费金额(Monetary)模型,是一种用于估计客户的价值,分析客户忠诚度和消费习惯的方法。

它根据客户最近一次购买时间、消费次数和金额,将顾客分为不同的等级,从而更好地定位、跟踪和管理客户。

下面,将以RFM模型为基础,探讨如何进行网上商城顾客消费行为分析。

一、消费行为分析的必要性消费行为分析是了解客户需求的重要途径,它可以帮助商家更好地把握市场动态、提高营销效益。

在网上商城中,消费行为分析也很重要。

首先,消费行为分析可以帮助商家更好地了解客户的购买行为,把握客户的购买习惯,从而提供个性化、定制化的服务,满足客户的需求。

其次,消费行为分析还可以帮助商家评估客户的价值,建立不同等级的客户群体,制定不同的营销策略,提高客户的忠诚度和满意度。

二、 RFM模型的运用1. 最近一次购买时间(Recency)最近一次购买时间是RFM模型中最重要的指标之一,它可以反映出客户最近的消费行为和购买意愿。

在网上商城中,商家可以通过跟踪客户的最近一次购买时间来了解客户的购买周期和购买频率,进而制定相应的营销策略。

例如,如果客户的最近一次购买时间比较长,商家可以通过发送优惠券等方式刺激客户再次购买。

2. 购买频率(Frequency)购买频率是RFM模型中用来描述客户购买行为的指标。

它可以反映客户的消费习惯和购买能力。

在网上商城中,商家可以通过统计客户的购买次数,了解客户对于该商城的消费偏好和消费行为。

例如,如果客户频繁购买某种商品,商家可以通过推荐相关的商品来提高客户的消费维度。

商务101 王春燕电子商务网络与安全上机报告

商务101 王春燕电子商务网络与安全上机报告

电子商务网络与安全上机报告专业班级:电子商务101 学生姓名:王春燕学号: 100207129指导教师:袁再建2012年 12 月 28 日1 上机内容1.1 帐户和密码的安全设置1.1.1 删除不再使用的账户,禁用Guest帐户检查和删除不再使用的帐户。

在“计算机管理”窗口中列出了系统所有的帐户。

检查各帐户是否仍需使用,删除其中不再使用的帐户。

禁用Guest帐户。

右键单击Guest帐户,选择“属性”,在弹出的“Guest”属性对话框中将“帐户已停用”一栏打对勾,这样就无法使用该帐号登陆系统了。

1.1.2启用帐号策略依次打开“控制面板”—>“管理工具”—>“本地安全策略”。

在弹出的“本地安全设置”窗口中,选择“帐户策略”中的“密码策略”,密码策略用于决定系统的安全规则。

帐户策略中的第2项是帐户锁定策略,它决定系统锁定帐户的时间等相关设置。

选中“帐户策略”下的“帐户锁定策略”,其中,有三个设置选项。

“帐户锁定阈值”定义了用户在进行多少次登陆后自动锁定帐户,设置这个阈值能从根本上抵御入侵者对用户密码的暴力猜测,推荐值为3次。

“复位帐户锁定计数器”定义了帐户在锁定后多长时间可被系统复位为零,推荐值为3分钟。

“帐户锁定时间”,该值设置当用户的帐户被锁后,多长时间才能重新使用,推荐值为10分钟。

1.1.3不自动显示上次登陆的帐户名Windows XP默认情况下,系统会自动显示上次登陆的账户名。

这使得攻击者很容易得到系统的一些用户名,从而进行密码猜测,这对系统是很不安全的。

因此,应禁止自动显示上次登陆的帐户名。

在“管理工具”中的“本地安全策略”中“本地安全设置”窗口,选择“本地策略”中的“安全选项”,并在窗口右侧列表中选择“交互式登录:不显示上次的用户名”1.1.4 启动密码设置在运行中输入CMD;在命令提示符中,输入“syskey”命令,弹出“保证Windows XP帐户数据库的安全”对话框,点击“更新”按钮,则弹出“启动密码”对话框,选择“密码启动”单选按钮,输入用户想设置的密码。

_基于改进RFM模型的电子商务客户细分

_基于改进RFM模型的电子商务客户细分

它通过三个属性值来描述客户的重要程度和客户类型 , 即最 ( R ) , ( F ) , 近购买时间 某一期间内购买的次数 某一期间内购 它主要用于传统零售行业 , 在反应客户购买 买的总金额( M) 。 偏好方面具有良好的表征性 , 研究发现 R 越小( 或 F 越大或 M 值越大) , 客户越有可能与企业达成新的交易 , 常用于数据挖 掘客户细分。 1. 3 技术 改进的 RFP 模型背景 国外学者认为客户细分模型的构建直接影响到数据挖掘
max { X ij } - min { X ij }
0
引言
( Recency, Frequency, Profit) 模型, 然后收集并清洗了某 B2C 电子商务企业( 如卓越网、 苏宁易购等 ) 的销售数据, 对 RFM Means 聚 类 分 模型 和 RFP 模 型 进 行 聚 类 效 果 较 好 的 K[8 - 10 ] , 析 最后比较两种模型效果 ; 同时针对利润分析, 提出了 相应的营销策略, 能够为大型电子商务企业或者购物网站以 及其他销售行业提供客户区分依据 。 1. 2 RFM 模型背景 RFM 模型是客户关系管理领域中的一种定量分析模型 ,
*
Abstract: It is essential to classify Ecommerce customers accurately and take suitable marketing strategy for the development of Ecommerce. Based on the RFM ( Recency, Frequency, Monetary) model used in customer classification of Means clustering method was used to traditional retail, the total profit attributes were introduced to set RFP model and Kanalyze customers of a firm in Ecommerce and compared with the RFM model. The relevance of model attributes impact on clustering results was analyzed. Finally, the paper gets six conclusions about the comparison between the both models and puts forward four strategies for ECommerce and other sales industries. Key words: Ecommerce; data mining; RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) model; cluster analysis; customer classification

基于RFM多层级客户价值模型的客户细分研究

基于RFM多层级客户价值模型的客户细分研究

基于RFM多层级客户价值模型的客户细分研究作者:熊兰高炳来源:《商业经济研究》2017年第05期◆中图分类号:F713 文献标识码:A内容摘要:传统的RFM模型被广泛地应用于各类零售企业、银行和通信等行业,通过对基于RFM模型的客户细分的应用研究,本文首次提出对于零售企业的基于RFM模型的客户终身价值的评价应该对企业的所有产品分类,创建基于RFM的多层级客户价值模型,并利用SQL server 2000中的Northwind数据库对这个模型进行实证研究。

首先比较传统模型和多层级模型的客户终身价值的分布,然后对个人客户的分产品的客户价值、传统模型客户终身价值和多层级模型的客户终身价值作为细分变量聚类,结合客户终身价值分析不同类别产品的客户价值,挖掘出运用传统RFM模型进行客户细分隐藏的部分重要的客户信息,对管理人员制定营销策略有很好的实践价值,并验证了该模型的有效性。

关键词:客户细分客户生命周期价值客户价值 RFM 营销策略引言随着经济的发展,客户多样性的需求,零售企业产品种类越来越丰富。

零售企业之间产品差异性不大,同质化严重,满足客户的需求成为企业获得客户资源的关键。

然而企业的资源是有限的,企业不可能满足每个客户的需求,只能利用有限的资源满足有价值的客户的需求。

如何了解客户的需求,现在主要的依据是对企业客户进行合理的划分,即客户细分。

现在研究比较热门的是依据客户的终身价值聚类对客户细分,然而这样划分的结果存在很大的营销缺陷。

在营销领域,RFM模型被广泛地用来衡量客户的生命周期价值(客户价值)。

本文通过对RFM模型的应用研究,提出了一种针对零售行业的基于产品类别的多层级的客户价值评价模型。

该模型综合考虑个人客户产品类别的客户价值以及客户的终身价值,通过对企业产品的分类解决了对企业所有产品运用RFM模型的局限性(不同类别的产品R、F、M值的差异性太大,会遗漏很多重要的客户信息),可以为企业的促销策略提供指导,具有更强的实践价值。

基于RFM模型的电子商务客户细分

基于RFM模型的电子商务客户细分

基于RFM模型的电子商务客户细分陈子璐摘㊀要:对电子商务企业的客户进行客户细分ꎬ通过差异化服务ꎬ可以提高电子商务企业的竞争力ꎮ通过Python对某家电子商务数据进行整理ꎬ建立RFM模型ꎬ在此模型上ꎬ通过两种方法—K-means聚类分析和四分位法ꎬ对客户进行客户细分ꎬ并对两种方法的优缺点进行比较ꎬ企业可以根据自己的需要选择不同的方法ꎮ通过肘部曲线ꎬ更合理的确定了分类的个数ꎬ四分位法可以使客户价值的评分与权重更加客观ꎮ企业可以通过自己的需要选择相应的方法来找到最优和有潜力客户等ꎬ进行针对性策略吸引客户ꎬ形成长期购买行为ꎬ提高客户忠诚度ꎮ关键词:电子商务ꎻRFM模型ꎻ客户细分ꎻK-means聚类ꎻ四分位法中图分类号:F713.36㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1008-4428(2020)25-0056-03一㊁引言随着互联网技术的不断成熟ꎬ电子商务在各国都快速发展ꎬ但同时也面临着激烈的市场竞争ꎮ在中国有淘宝㊁京东㊁聚美优品等电子商务平台ꎬ在国外有亚马逊㊁eBay等ꎮ在这种条件下ꎬ电子商务领域需要像传统的市场营销一样进行客户细分ꎬ客户关系管理(CustomerRelationshipManagementꎬCRM)通过探索客户和商家之间潜在的关系来评估和维护客户关系ꎬ从而满足客户日益增长的个性化需求ꎬ以便通过差异化服务㊁针对性策略吸引客户ꎬ形成长期购买行为ꎬ提高客户忠诚度ꎬ在激烈的市场竞争中立于不败之地ꎮ本文通过RFM模型ꎬ用两种方法对客户进行细分并比较两种方法的优缺点ꎬ企业可自行选择ꎮ徐翔斌等通过引入总利润属性ꎬ建立RFP模型ꎬ对电子商务客户做了客户细分ꎮ刘慧婷等提出了基于经验模态分解方法(EmpiricalModeDecompositionꎬEMD)和K-Means的客户行为聚类方法ꎬ为商家提供了促销依据ꎮ包志强等通过引入平均单次订单消费金额ꎬ建立RFA模型ꎬ对百度外卖进行客户细分ꎬ但在K-means聚类确定cluster(簇)的个数和计算客户价值时ꎬ权重的确定有些主观ꎬ本文通过肘部曲线与四分位法改进了以上不足ꎮ通过上述研究表明ꎬRFM模型和企业客户细分结合研究ꎬ可以针对细分结果的不同ꎬ使客户拥有更好的产品体验ꎬ使商家得到更多的利润和有价值的客户ꎮ本文以一家线上公司客户数据为例ꎬ通过RFM模型ꎬ用两种方法进行客户细分ꎬ第一种采用K-means聚类算法进行客户细分ꎮ第二种ꎬ是本文提出的四分位法计算确定客户的个人价值ꎬ达到对不同价值的客户分别采取针对性策略的效果ꎮ最后对两种方法进行比较ꎮ二㊁RFM模型在众多客户关系管理的客户分析模式中ꎬRFM分析是比较受欢迎的分析方法ꎬ是衡量客户价值的重要评价指标ꎮRFM模型最初由Hughes于1994年提出ꎬ曾被广泛应用于直销领域ꎬ它包括R(Recency)㊁F(Frequency)㊁M(monetary)3个变量ꎮR表示最近一次购买时间ꎬ也叫近度(Recency)ꎬ理论上最近一次购买时间越近的用户对提供即时商品或服务也最可能有反应ꎬ因此R越小越好ꎻF表示消费者在某个时间段中的购买次数ꎬ也叫频度(Frequency)ꎬ经常购买的消费者越有意向再次购买ꎬ客户忠诚度高ꎬ因此F越大越好ꎻM表示某个时间段中客户购买的总金额ꎬ也叫额度(Monetary)ꎬ购买金额越大ꎬ给企业带来的价值越大ꎬ因此M越大越好ꎬ即客户的价值与R成反比ꎬ与F㊁M成正比ꎮ企业可以使用RFM模型测量客户价值ꎬ并使用RFM模型指标对客户进行分类ꎮRFM模型计算客户价值公式如式(1):RFM=ωRˑR+ωFˑF+ωMˑM(1)其中RFM指客户的综合RFM值ꎬωR㊁ωF和ωM分别是R㊁F和M在计算客户价值的权重ꎬR㊁F和M在本文中的含义如表1所示ꎮ表1㊀RFM模型及各指标在文中的含义R(近度)F(频率)M(总金额)客户在最后一次消费的日期距离分析点的时间客户一定时期内的购物频率客户在一定时期内购买产品的总金额三㊁权重分析对于RFM各变量的指标权重选取问题ꎬHughes于1994年提出应该同等看待3个指标ꎬ为其赋予相同的权重ꎮStone于1995年对客户信用卡相关信息进行研究分析时ꎬ结合行业特殊性ꎬ认为RFM模型中的消费频率最为重要ꎬ其次是最近消费时间ꎬ最后是消费金额ꎮ传统的权重的计算大多采用层次分析法和专家咨询相结合的方式来确定ꎬ这种方法带有很强的主观色彩ꎬ是不精确的ꎬ本文用四分位法ꎬ使权重选取更加科学ꎮ本文用两种方法来计算客户价值与细分客户ꎬ一种方法为K-means聚类ꎬ另一种方法称为四分位法ꎬ来计算客户价值ꎮ(一)K-means聚类K-means聚类是最著名的划分聚类算法ꎬ由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的ꎮK-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法ꎬ其步骤是随机选取k个对象作为初始的聚类中心ꎬ然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离ꎬ把每个对象分配给距离它最近的聚类中心ꎮ聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类ꎮ每分配一个样本ꎬ聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算ꎬ这个过程将不断重复直到满足某个终止条件ꎮK-means算法支持没有任何先验知识情况下ꎬ对多个属性进行聚类分析ꎬ算法分为以下几个步骤:第一步:随机选取k个样本均值点ꎬ本文用肘部法则发65商务营销Һ㊀现k为3ꎬ记第i个均值为r iꎬf iꎬm iꎻ第二步:计算各个样本点到各均值点的距离ꎬ距离最短的归到一类ꎮ本文使用欧几里得方法计算距离ꎬ如式(2)所示:d=㊀(ri-r j)2+(fi-f j)2+(mi-m j)2(2)j=1ꎬ2ꎬ ꎬkꎬi=1ꎬ2ꎬ ꎬnꎬd是第i个样本点到第j个均值的距离ꎬri㊁fi㊁mi分别是第i个样本点的R㊁F㊁M的值ꎮ第三步:对第二步得到的新的k类ꎬ分别求取期望ꎬ得到新的均值点ꎬ计算方法如式(3):(r kꎬf kꎬm k)=ðnki=1(rkꎬiꎬfkꎬiꎬmkꎬi)nk(3)(r kꎬf kꎬm k)为第k类的均值ꎬ(rkꎬiꎬfkꎬiꎬmkꎬi)为第k类中第i个样本点R㊁F㊁M的值ꎬnk为第k类中样本点的总数ꎮ第四步:重复二㊁三步ꎬ直到操作得到的样本均值点不再显著变化为止ꎮ本文将使用Python软件ꎬ进行K-means聚类ꎬ再通过肘部曲线ꎬ更加科学地确定了k为3ꎮ(二)四分位法本文把R㊁F㊁M按照大小平均分成四份ꎬ即按四分位分成四份ꎬR㊁F㊁M的四分位数如表2所示ꎮ表2㊀R㊁F㊁M的四分位数四分位数RFM0.2517.017.0307.2450.5050.041.0674.4500.75141.5100.01661.640㊀㊀因为F与M越大ꎬ客户价值越高ꎬ本文把F与M的四份从小到大排列ꎬ分数依次为1ꎬ2ꎬ3ꎬ4ꎻ而R越大ꎬ客户价值越低ꎬ本文把R的四份按照从小到大排列ꎬ分数依次为4ꎬ3ꎬ2ꎬ1ꎮ最后得到的分数如表3所示ꎮ表3㊀RFM中各个值代表的分数RFM分数(141.5ꎬ+ɕ)[0ꎬ17][0ꎬ307.245]1(50ꎬ141.5](17ꎬ41](307.245ꎬ674.45]2(17ꎬ50](41ꎬ100](674.45ꎬ1661.64]3[0ꎬ17](100ꎬ+ɕ)(1661.64ꎬ+ɕ)4㊀注: () 为开区间ꎬ [] 为闭区间ꎮ如(17ꎬ41]={xɪR:17<xɤ41}本文的分数表现形式有两种ꎬ一种是把所有的分数排列在一起ꎬ表现形式如表4中RFMscore一列ꎬ如 最佳客户444 快丢失客户421 ꎻ另一种表现形式是把所有分数相加ꎬ总分数在3至12中间ꎬ表现形式如表4中Total_score一列ꎮ表4㊀RFM模型的顾客价值分析结果CustomerIDRFMR_Qua-rtileF_Qua-rtileM_Qua-rtileRFMscoreTotal_score12346325177183.6011411491234721824310.0044444431234875311797.2422422471234918731757.5533433451235031017334.4011211211四㊁数据整理本文利用Kaggle网站上提供的一家礼品线上公司从2010年12月1日至2011年12月9日的397924个订单数据ꎮ其中某客户订单交易样本为表5所列ꎮ表5㊀原数据中某客户的交易订单订单号码产品代码产品描述购买数量购买时间产品单价顾客代码客户所在国家53636585123AWHITEHANGINGHEARTT-LIGHTHOLDER612/1/20108:262.5517850UnitedKingdom㊀数据来源:https://www.kaggle.com/carrie1/ecommerce-data.WHITEHANGINGHEARTT-LIGHTHOLDER白色悬挂爱心图像的T型灯架ꎮ数据选取的时间是2010年12月1日至2011年12月9日的数据ꎬ那么把2011年12月9日设为现在时间ꎬ用现在时间减去购买时间可以得出最近一次购买时间(R)ꎮ计算每个顾客代号重复了几次ꎬ重复的次数则为这段时间的频率(F)ꎮ购买总金额(M)可以通过产品单价与购买数量得到ꎬ如公式(4)所示:总金额(M)=产品单价ˑ购买数量(4)使用Python进行数据分析ꎬ从中可得到共有客户4339位ꎬ并且可以统计出每位客户的近度(R)㊁频度(F)㊁额度(M)ꎮ某客户的订单交易样本数据如表6所列ꎮ表6㊀整理后的某客户的订单交易客户代码RecencyFrequencyMonetary12346325177183.60五㊁数据分析与结果(一)K-means聚类结果R㊁F㊁M变量作为聚类变量ꎬ基于Python语言ꎬ采用K-means聚类方法对数据进行数据分析ꎮ本文用肘部法则(ElbowMethod)来得到K值ꎬ肘部法则可以追溯到Thorndike在1953年提出的推测ꎬK-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数ꎬ将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions)ꎬ那么ꎬ对于一个簇ꎬ它的畸变程度越低ꎬ代表簇内成员越紧密ꎻ畸变程度越高ꎬ代表簇内结构越松散ꎮ畸变程度会随着类别的增加而降低ꎬ但对于有一定区分度的数据ꎬ在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善ꎬ之后缓慢下降ꎬ这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点ꎮ从Python中得到肘部曲线ꎬ如图1所示ꎬ可以发现临界点为A点ꎬ则K=3ꎮ图1㊀肘部曲线对这三个Cluster(簇)分别命名为0ꎬ1ꎬ2ꎬ可以得到客户的数据如表7所列ꎮ表7㊀对Cluster进行命名后的某个客户的交易订单客户代码RecencyFrequencyMonetaryCluster1234721824310.000㊀㊀从图2~4可以看出1簇的购买金额最大ꎬ频率最高ꎬ且最近购买时间最短ꎬ是企业的大客户ꎻ2簇的购买金额较大ꎬ频率也较高ꎬ且最近购买时间也较近ꎬ是企业的潜在客户ꎻ0簇的购买金额最少ꎬ频率也最低ꎬ且最近购买时间较长ꎬ可以看作是企业的临时用户ꎮ若把这三类客户从重要性上分成铂金会75员㊁黄金会员和一般会员ꎬ可以得到Cluster1为铂金客户ꎬCluster2为黄金用户ꎬCluster0为一般用户ꎬ如表8所示ꎮ图2㊀Recency的箱型图3㊀Frequency的箱型图4㊀Monetary的箱型表8㊀Cluster的最终分类Cluster客户性质人数Cluster0一般会员4308Cluster1铂金会员5Cluster2黄金会员26㊀㊀(二)四分位法细分的结果本文把R㊁F㊁M按照四分位数分成四份ꎬF与M的四份从小到大排列ꎬ分数依次为1㊁2㊁3㊁4ꎻR的四份按照从小到大排列ꎬ分数依次为4㊁3㊁2㊁1ꎮR㊁F㊁M的四分位数如表2ꎮ本文的分数表现形式有两种ꎬ一种是把所有的分数排列在一起ꎬ如 444 421 ꎻ另一种表现形式是把所有分数相加ꎬ则总分数在3至12中间ꎬ如表4所示ꎮ从上面的分数公司可以更详细的细分客户与找到潜在客户ꎬ如最优客户 444 ꎬ共有440人ꎬ占所有客户的10%ꎬ这类客户的金额㊁频率都是最高ꎬ且最近购买时间最短ꎬ公司针对这类客户可以以送积分兑换礼物ꎬ或者开放更多的特权来提高这些客户的黏着度ꎮ411 412 421 422 这类客户都可以看作快丢失的客户ꎬ这类客户的数量是187ꎮ这类客户的特点是最近购买的时间短ꎬ且购物金额与频率较低ꎮ针对这类客户ꎬ公司可以推送商品㊁广告或折扣来吸引顾客重新回购商品ꎮ144 134 133 143 这类客户频率高㊁金额高ꎬ但是最近购买时间长ꎮ这类客户有127位ꎬ可以看出这类客户对产品满意度较高ꎬ但是可能有更好的替代品或者对最近的商品不满意ꎮ针对这类客户ꎬ公司可以以问卷调查或者访问的形式ꎬ找到客户为什么最近不愿购买商品ꎬ从而更好地改进商品ꎬ吸引顾客ꎮ公司可以忽略 111 类客户ꎬ这类客户金额少㊁频率低ꎬ且最近购买时间短ꎬ共有人数384人ꎮ可能这类客户对这类产品并不感兴趣ꎮ为了节省人力成本或生产成本ꎬ公司可以不用特别注意这类客户ꎮ(三)两种模型结果比较K-means聚类方法分类科学ꎬ采用的是肘部法则ꎬ有理论基础ꎬ但是研究人员并不了解每一类所代表的意义ꎬ需要进一步的分析数据ꎬ研究人员需确定ꎬCluster0为一般会员ꎮ四分位法把客户进一步细分ꎬ企业可以找到自己想要的大部分性质的客户ꎬ如最优客户 444 ꎬ但是四分位法只是简单粗暴地把各个用户按照性质分成12份ꎬ其中客户的区别可能很小ꎬ如 411 与 412 ꎬ都可以看作快丢失客户ꎮ六㊁结语本文基于RFM模型采用K-means聚类和四分位法对客户进行细分ꎬ帮助企业找到优质客户㊁潜在客户ꎬ对客户价值进行识别ꎬ识别结果客观可信ꎮK-means方法通过肘部法则ꎬ科学的找到分类数量kꎬ而本文提出的新的方法四分位法ꎬ则对客户进行了进一步的细分ꎮ企业可以根据自身的需要进行客户细分ꎬ其结果可以用于会员的精细化管理和精准营销ꎬ与高价值会员建立稳定的关系是企业得以更好发展的有效途径ꎮ参考文献:[1]SONGMNꎬZHAOXJꎬEHHꎬetal.Statistics-basedCRMapproachviatimeseriessegmentingRFMonlargescaledata[J].Knowledge-BasedSystemsꎬ2017ꎬ132:21-29.[2]徐翔斌ꎬ王佳强ꎬ涂欢ꎬ等.基于改进RFM模型的电子商务客户细分[J].计算机应用ꎬ2012ꎬ32(5):1439-1442.[3]刘慧婷ꎬ倪志伟.客户行为的有效聚类[J].计算机工程与应用ꎬ2010ꎬ46(4):12-14.[4]包志强ꎬ赵媛媛ꎬ赵研ꎬ等.基于RFA模型和聚类分析的百度外卖客户细分[J].计算机科学ꎬ2018ꎬ45(S2):436-438.[5]宗毅ꎬ邢浩.基于RFM模型视角的服务成本与顾客价值关系研究[J].价值工程ꎬ2019ꎬ38(30):1-4.[6]HUGHESAM.StrategicDatabaseMarketing:TheMasterplanforStartingandManagingaProfitableꎬCustomer-BasedMarketingProgram[M].3rded.NewYork:McGraw-Hillꎬ2005.[7]STONEB.SuccessfulDirectMarketingMethods[M].Lincoln ̄wood:NTCBusinessBooksꎬ1994.[8]THORNDIKER.Whobelongsinthefamily?[J].Psy ̄chometrikaꎬ1953ꎬ18(4):267-276.[9]安祥茜.基于RFM模型的C2C环境下顾客价值识别研究[D].成都:西南财经大学ꎬ2012.[10]姜丁菊ꎬ刘学文ꎬ姜晓雪.基于聚类的恐袭事件嫌疑人与可疑据点预测[J].重庆工商大学学报(自然科学版)ꎬ2019ꎬ36(3):18-23.作者简介:陈子璐ꎬ女ꎬ河南新乡人ꎬ南京财经大学应用数学学院研究生ꎬ研究方向:网络控制ꎮ85。

基于改进RFM模型的电子商务客户细分

基于改进RFM模型的电子商务客户细分

龙源期刊网
基于改进RFM模型的电子商务客户细分
作者:徐翔斌王佳强涂欢穆明
来源:《计算机应用》2012年第05期
摘要:对电子商务企业的客户进行准确细分,采取相应的营销策略,是电子商务发展的重要环节。

在传统零售行业客户细分的RFM模型上,引入总利润属性,创建RFP模型,使用数据挖掘K-Means算法对某电子商务企业客户进行聚类分析,与RFM模型比较,并分析了模型属性的关联性对聚类结果的影响,得出了模型比较的六个结论和四个营销策略,能为电子商务行业以及其他销售行业提出相关营销策略。

关键词:电子商务;数据挖掘;RFM模型;聚类分析;客户细分
中图分类号: TP391文献标志码:A。

基于RFM模型的汇美妆园客户细分研究

基于RFM模型的汇美妆园客户细分研究

基于RFM模型的汇美妆园客户细分研究RFM模型是一种经典的客户细分方法,通过对客户的最近购买频率(Recency)、购买金额(Frequency)和购买数量(Monetary)进行分析,将客户分成不同的细分群体,帮助企业更好地了解客户需求,优化营销策略。

汇美妆园是一家专注于化妆品和护肤品销售的电商平台,随着电商行业的竞争日益激烈,客户细分成为提升销售和客户满意度的关键。

通过RFM模型的分析,我们可以将汇美妆园的客户细分为“忠实客户”、“潜在客户”、“一次性客户”和“流失客户”,对这些客户群体采取不同的营销策略,提高客户留存率和购买频率。

首先,我们需要对汇美妆园的客户数据进行整理和分析,得出每个客户的RFM指标值。

Recency指标反映了客户最近一次购买的时间距离现在的天数,Frequency指标代表客户的购买频率,Monetary指标则表示客户的购买金额。

通过将这三个指标进行综合分析,可以得出每个客户的综合RFM值。

在进一步分析过程中,我们可以根据RFM值将客户分成不同的细分群体。

忠实客户通常具有较高的RFM值,他们经常购买汇美妆园的产品,且购买金额较高,是企业的重要支柱。

针对这部分客户,企业可以推出会员专属优惠活动、提供定制化服务等方式,进一步提升他们的忠诚度。

一次性客户指的是只购买一次或极少次数的客户,他们的RFM值可能较低。

对于这部分客户,企业可以通过追踪购买行为,了解其购买偏好,然后推出定制化产品或服务,提高他们的复购率。

通过对汇美妆园客户的RFM模型分析,可以了解客户的购买行为、偏好和价值,帮助企业更好地把握客户需求,制定有效的营销策略,提高客户忠诚度和购买频率,实现企业的可持续发展。

RFM模型是客户细分的有效工具,希望汇美妆园可以通过RFM模型的应用,提升客户满意度和销售业绩。

基于改进RFM模型的电商客户价值识别研究

基于改进RFM模型的电商客户价值识别研究

基于改进RFM模型的电商客户价值识别研究基于改进RFM模型的电商客户价值识别研究摘要:电商行业发展迅速,客户的价值识别是企业发展和经营的关键。

本文基于RFM模型,从客户最近一次消费时间、消费频率和消费金额三个方面的评价指标入手,对RFM模型进行改进并引入细节评价指标,建立了改进RFM模型。

以淘宝网店铺为实验对象,运用改进RFM模型对顾客价值进行识别。

研究结果表明,改进RFM模型准确率明显提高,总体准确率达到了97.2%。

进一步分析发现,细节评价指标的引入和对评价指标的分级分层对于提高RFM模型的准确率至关重要。

文章对于电商行业的经营和管理提供了有益的参考建议。

关键词:电商,RFM模型,细节评价指标,客户价值,准确率1.引言近年来,电商行业蓬勃发展,互联网快速普及,人们的消费习惯发生了巨大的转变。

消费者通过互联网购物的成本低,选择性多,而且更为方便。

因此,越来越多的企业开始进军电商,但是在激烈的市场竞争中要想胜出,除了提供高品质的产品和服务以外,还需要深化对消费者的了解,这样才能更好地把握市场需求和趋势,满足消费者的个性化需求,提高客户忠诚度并增加客户价值。

客户价值识别对于电商行业来说尤为重要,因为它能够帮助企业了解客户的消费习惯和行为特征,进而通过策略促进消费者的频次和金额水平的提升。

RFM 模型是一种基于消费者交易行为分析方法的评估模型。

它通过对客户最近一次购买时间、购买频率和购买金额三个方面的评价指标进行客户价值识别。

这种方法可以有效地将丰富的客户信息压缩为三个维度,从而更好地识别客户价值。

但是,RFM 模型在实际应用中存在着一些不足之处,例如模型中考虑的因素不够细致、不同客户之间具有不同的价值指标等问题。

因此,为了提高RFM模型的准确率,引入更为细致的评价指标对RFM模型进行改进成为了研究的方向之一。

本文将首先阐明RFM模型的构成以及其不足之处;接着提出细节评价指标的概念和特点,进而基于RFM模型对细节评价指标进行引入改进,建立改进RFM模型;最后以实际市场数据为基础,应用改进RFM模型进行实验,分析了改进RFM模型中各指标的权重以及影响因素,从而探究了RFM模型的适用性和推广应用前景。

利用RFM模型进行客户价值分析

利用RFM模型进行客户价值分析

利用RFM模型进行客户价值分析随着企业的发展,客户管理越来越成为企业重要的一个方面。

客户价值分析是一种常用的客户管理方法,利用RFM模型进行客户价值分析无疑是一种有效的方法。

RFM模型基于客户的最近一次购买时间、购买频率和购买金额等指标,将客户分为不同的层级,从而帮助企业了解客户的实际价值,制定有针对性的营销策略。

首先,我们来了解一下RFM模型的三个指标。

R(Recency)最近一次购买时间最近一次购买时间是指客户最近一次进行购买的时间,这个指标很好理解,因为任何客户购买活动的最近一次发生时间都可以作为依据,以此来衡量客户对企业的忠诚度和购买意愿。

F(Frequency)购买频率购买频率是指客户在一段时间内购买产品的次数,这个指标是衡量客户活跃度和忠诚度的重要标志。

F指标可以帮助企业找到具有较高忠诚度的客户,从而加强对这些客户的关系管理。

M(Monetary)购买金额购买金额指的是客户在购买产品时花费的金额,通过这个指标,企业可以了解每个客户的购买能力和支付意愿,并制定有针对性的价格政策。

接下来,我们来了解一下如何利用RFM模型进行客户价值分析。

1. 筛选RFM数据首先,企业需要收集所需的RFM数据。

对于大型企业来说,数据量可能很大,所以需要先筛选数据,去掉不必要的部分,然后对筛选后的数据进行分类整理。

可以将数据划分为购买时间、购买次数和购买金额三个部分,再分别按照大小进行排序,得到类别数值。

2. 划分客户类别根据R、F、M指标数值的高低,将客户划分为不同的类别。

这里的分类方式可以根据实际情况来制定,如TOP客户、一般客户、低价值客户、潜在客户等类型。

这些分类可以根据客户对企业的贡献程度和价值大小来设定。

在制定分类方案时,还需要考虑与所设定的企业营销目标的相关性。

最后,确定每个客户所属的类别。

3. 制定针对性的营销策略了解每个客户所属的类别后,企业就可以针对性地制定相应的营销策略。

比如,在对TOP客户进行关系管理时,要重点加强与这些客户的沟通交流,提供优质的服务,增强客户体验,以便使这些客户对企业有更高的忠诚度。

基于RFM模型的电子商务营销策略研究

基于RFM模型的电子商务营销策略研究

基于RFM模型的电子商务营销策略研究在当今电子商务的时代,如何进行有效的营销策略是每个企业都面临的重要问题。

针对这个问题,很多企业纷纷尝试各种营销方式,例如打广告、降价促销等等,但是效果却不一定显著。

针对这样的情况,RFM模型应运而生,成为了电子商务领域中一种行之有效的营销策略。

RFM模型全名为”Recency、Frequency、Monetary”模型,即最近一次购买时间、购买频率、购买金额三个方面的数据。

这个模型是根据顾客购买行为数据来刻画不同顾客的行为差异,采用不同的营销方式来对不同类型的顾客进行有效的营销。

首先,RFM模型将顾客分为三大类,分别是:1.高质量用户(即优质用户):最近一次购买时间短、购买频率高、购买金额高。

2.一般用户:最近一次购买时间短、购买频率低、购买金额低。

3.低质量用户(即潜在用户):最近一次购买时间长、购买频率低、购买金额低。

其次,针对这三类用户,RFM模型提出了不同的营销策略。

对于高质量用户,企业应该采取个性化专享、加强售后服务、提供优惠活动等一系列措施,以保持高质量用户的忠诚度。

对于一般用户,企业可采用价格优惠、精选商品、快递优先等方式来提高他们的消费积极性。

对于低质量用户,则需要通过优惠券、积分激励等方式吸引他们进行再次消费。

此外,RFM模型还可以通过数据挖掘来深入挖掘顾客的消费行为,并进一步提高营销效果。

例如,RFM模型可以结合用户的管理等资料,推出更加具体的营销策略,并通过调整营销策略来提高营销ROI(Return On Investment)。

总之,RFM模型是一个行之有效的营销策略。

通过对顾客购买行为的深入了解,并针对不同类型的顾客采取不同的营销方式,不仅可以有效提升电商企业的销售额,还可以提高营销ROI,达到良好的效益。

商务101王春燕 利用QQ工具进行产品营销活动设计

商务101王春燕  利用QQ工具进行产品营销活动设计

利用QQ工具进行产品营销活动设计一、实验目的本实验目的是使学生利用IM工具的特性,为企业产品或服务设计一次营销(促销)活动,系统运用网络营销的理论、方法与技能,初步具备网络环境下市场细分和定位、网络营销方案策划与实施的基本能力,培养学生进行网络营销方案策划的思维与实践能力。

二、实验内容和要求1.我选择的IM工具为QQ。

2.QQ的基本特性和受众群体的特点(1)QQ的基本特征:通信及时,发布较快,使用人数较多,功能比较强大,它包含QQ资料、QQ空间、QQ群、QQ邮箱等可以利用的信息发布工具。

(2)QQ的受众群体的特点:作为国内使用最广泛的聊天工具,在国内,几乎所有的网民都使用QQ,网名的年龄结构分布均衡,其中25岁以下具有高消费能力的“黄金用户群”接近60%, 25-35岁核心人群占总体用户的36%, 35岁以上人群占21%。

男女网民比例平均,受教育程度均衡。

(3)我选的企业是娃哈哈公司的茶饮料,我选择了娃哈哈龙井绿茶和娃哈哈冰红茶。

娃哈哈冰红茶,以滇红红茶和祁门红茶为原料,经特殊工艺萃取、调配而成,口味醇厚、唇齿留香。

娃哈哈龙井绿茶,充分发挥了身在“茶叶之都”——杭州这一地源优势,结合传统制茶技术与现代科技,引进国际一流的全自动化生产流水线,在继承中国传统茶文化大量道德修养内核的同时,赋予了龙井绿茶“色、香、味”更多的青春内涵,着力渲染茶饮料“天然、健康”等时尚特质。

茶饮料具有“三低”的特点:低热量、低脂肪、低糖,具有天然、健康、解渴、提神的特性,比碳酸饮料更爽口、解渴,比水饮料更怡人有味,清香淡雅、回味无穷、富含保健成分,并且具有营养、保健疗效及消暑解渴的功用。

另外,茶叶有抑制恶性肿瘤的作用,饮茶能明显地抑制癌细胞的生长,能抑制细胞衰老,使人延年益寿。

饮茶能维持血液的正常酸碱平衡,防暑降温,解酒护肝。

茶能消除疲劳,促进新陈代谢,并有维持心脏、血管、胃肠等正常机能的作用。

饮茶能兴奋中枢神经,增强运动能力,并且有良好的减肥和美容效果。

电商平台用户行为数据挖掘与消费行为预测研究

电商平台用户行为数据挖掘与消费行为预测研究

电商平台用户行为数据挖掘与消费行为预测研究
周丽梅;王春燕
【期刊名称】《老字号品牌营销》
【年(卷),期】2024()9
【摘要】随着信息技术的飞速发展,电子商务平台积累了大量用户行为数据。

然而,如何有效地挖掘这些数据并预测消费行为,成为电商平台面临的重要问题。

基于此,
本文针对电商平台用户行为数据挖掘与消费行为预测策略进行研究,首先探讨了用
户行为数据挖掘的方法和应用,随后提出了消费行为预测模型搭建策略,并根据AISAS模型全面洞察消费行为,以期达到提升电商平台用户体验和业务绩效的目的。

【总页数】3页(P18-20)
【作者】周丽梅;王春燕
【作者单位】四川长江职业学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于校园一卡通系统的高校用户就餐消费行为分析与数据挖掘
2.数据挖掘在微信用户消费行为分析中的应用
3.电商平台用户再购物行为的预测研究
4.时态数据挖
掘在手机用户消费行为中的应用5.新冠疫情下用户消费行为的转变与短视频用户
行为的研究——以抖音电商为例
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

电子商务中的用户购买行为模型构建与优化

电子商务中的用户购买行为模型构建与优化

电子商务中的用户购买行为模型构建与优化在当前数字化时代,电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分,用户购买行为模型的构建与优化对于电子商务企业来说至关重要。

通过分析用户购买行为模型,企业能够更好地了解消费者的需求、预测购买行为,并采取相应的市场策略,从而提升销售额和用户满意度。

一、用户购买行为模型的构建1. 用户行为数据收集:构建用户购买行为模型的第一步是收集用户的数据。

这些数据可以来源于用户的网站浏览记录、搜索历史、购买记录等。

企业需要建立一个完善的用户行为数据采集系统,确保数据的准确性和完整性。

2. 基于RFM模型的用户分类:RFM模型是一种常用的用户分类模型,它通过分析用户的最近一次购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)和购买金额(Monetary)来对用户进行分类。

根据RFM模型,可以将用户分为高价值用户、重复购买用户、新用户等不同类型,有针对性地制定营销策略。

3. 基于购买路径的用户行为分析:购买路径是指用户在购买某一产品或服务时的行为轨迹。

通过对购买路径的分析,可以了解用户在购买过程中的关键节点和转化率,有助于发现购买过程中的瓶颈和优化点。

4. 用户画像的建立:用户画像是对用户特征进行全面、准确描述的模型。

通过分析用户的性别、年龄、地域、消费偏好等信息,企业可以精准地定位目标用户群体,更好地满足用户需求。

二、用户购买行为模型的优化1. 个性化推荐系统的建立:个性化推荐系统可以根据用户的兴趣、购买历史等信息,为用户提供个性化的推荐产品。

通过分析用户的行为数据,建立合理的推荐算法,企业可以提高用户购买的转化率和用户忠诚度。

2. 客户关系管理(CRM)的应用:CRM系统可以帮助企业建立和维护与客户的良好关系,提供更好的售前和售后服务。

通过CRM系统,企业可以定期与客户进行沟通,了解他们的需求和反馈,从而不断改进产品和服务。

3. 数据挖掘与分析:数据挖掘技术可以帮助企业发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

基于RFM模型的“哎呀呀”客户细分研究小组成员:罗李,王双双,王霄,王春燕,吴红娜,左志玄研究方式:问卷调查摘要哎呀呀,成立于2005年初,截止2008年短短3年时间以近2000家店、年销售额8个亿的成长速度,以及高达87%的顾客成交率,成为新一代连锁标杆品牌,并登顶2009年度中国企业未来之星。

作为Fast Fashion快时尚的中国实践者,哎呀呀依靠“小饰品,大生意”的商业模式,几年时间以数千家店的成长速度,成为新一代连锁加盟标杆企业,并获得"中国最具成长型企业"、"最具竞争力品牌"和"中国高成长特许经营50强"称号。

“哎呀呀”是科大最近新开的一家饰品店,虽然在全国拥有很好的口碑,品牌,但是在科大的知名度和市场并不好。

我们利用RFM模型对于中国饰品第一品牌“哎呀呀”进行了调查,调查中主要围绕最近依稀消费时间,购买的产品以及为商店带来的利润这三个要素获得相关信息,结合理论,分析商店存在的问题并给出合理建议。

希望能给科大的哎呀呀店带来一些有可取之处。

关键词:RFM模型客户关系管理消费金额消费频率最近消费时间哎呀呀引言随着我国人均消费水平的提高以及我校学生人数的上升,大学商城各个商品店自身发展战略也在进行优化和调整,各自不断寻找和发展自身的核心竞争力,如何在产品同质的情况下,为客户提供差异化、多元化的金融服务已成为各家商品店面临的问题。

这些商品店客户关系管理仍处于发展阶段,如何有效地利用现代信息技术建立客户关系管理系统,改革营销模式,提高客户管理和服务水平,增强商品店的市场竞争力仍就是一个迫切需解决的问题,其中的关键之一就是如何应用客户的数据进行客户细分。

各个商品店客户关系管理客户细分是一个长期不间断的工程,建立客户细分对实现“差异化”客户服务意义重大。

客户细分,是公司了解并管理客户组合的工具,为公司关键决策提供信息和指导,是成功的企业开展业务的核心内容。

客户细分的必要性客户细分的目标是更好地了解客户并满足客户需求,以此提高公司的赢利能力,推动收入的增长。

在促进收入增长方面,客户细分的影响最为显著,因为它能够帮助增加客户数量、提高每个客户的销售额以及提升客户生命周期价值。

此外,它还有助于资源合理分配,使成本更经济地为细分客户群提供服务。

对于商品店来说,客户细分的作用主要有:首先,更好地理解客户和客户的需求;客户在不同的阶段时期对于产品的需求是不一样的,只有有的放矢,才能有效地开展客户保持、增强盈利能力。

商品店可以利用细分手段,依据需求变化情况及时调整营销策略,优化产品结构,相应地调整和安排价格以及销售渠道等,最大限度地满足顾客群的需求,这也是细分方法最基本的作用。

其次,采取客户细分对不同细分群实施价格歧视,其利润可达到最大化。

从客户获取方面看,经济学中为人熟知的“二八定律”(帕累托定律)中谈到企业8096的利润是由前2096的客户所创造的,因此,获取了优质客户,就意味着得到了更大的效益。

客户细分可以帮助商品店提高搪捉市场机会的能力。

细分方法中针对客户和竞争者进行分析能够减少与竞争者直接碰撞,同时更加清晰地了解客户的需求,提高产品的响应性。

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency) 、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary) 。

这就是RFM模型,是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

正文1 RFM模型1.1 RFM模型三个指标(1)最近一次消费最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车,或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

理论上,上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。

营销人员若想业绩有所成长,只能靠偷取竞争对手的市场占有率,而如果要密切地注意消费者的购买行为,那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。

历史显示,如果我们能让消费者购买,他们就会持续购买。

这也就是为什么,0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。

最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。

最近才买你的商品、服务或是光顾你商店的消费者,是最有可能再向你购买东西的顾客。

再则,要吸引一个几个月前才上门的顾客购买,比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。

营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西,会让顾客持续保持往来,并赢得他们的忠诚度。

(2)消费频率消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。

我们可以说最常购买的顾客,也是满意度最高的顾客。

如果相信品牌及商店忠诚度的话,最常购买的消费者,忠诚度也就最高。

增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率,由别人的手中赚取营业额。

根据这个指标,我们又把客户分成五等分,这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder),其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬,把销售想象成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客,把一次购买者变成两次的。

(3)消费金额消费金额是所有数据库报告的支柱,也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。

它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍,占公司所有营业额的40%以上。

如看累计百分比的那一栏,我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%;而有60%的客户占营业额的90%以上。

最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费,表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元,而最差的10%仅有18美元。

以下仅作为参考RFM模型建立是将客户分为6个级别,分别是重要发展客户、重要保持客户、重要发展客户、一般客户、一般重要客户、无价值客户,将RFM分别分为5个等级,根据企业的客户消费记录,加权计算出每个分类的平均值,判断每个客户的RFM值相对平均值是高还是低,系统会根据下表的情况,综合判断出客户级别。

通过系统计算,会从大量客户中对客户进行分类,按照客户级别,企业应该优先将资源投放到重要客户身上2.科大新区“哎呀呀”饰品客户细分模型的构建与分析2.1问卷设计为了得到“哎呀呀”相关的R/F/M数据,我们设计一份调查问卷对进行过购买的客户进行调查,关于这三个数据的相关问题如下,5.您多长时间去”哎呀呀”消费一次?_________A.一周B.一个月C.三个月D.半年及以上 E不记得了6. 您最近一次在哎呀呀购买是什么时候?_________A.一个星期前B.一个月C.三个月前 D半年前 E不记得了7.您品均每次在“哎呀呀“消费金额大约为多少?___________A.10元以下B.10—20元C.20—50元D.50-100元 E 100元以上2.2 数据搜集由于”哎呀呀”在科大客户较少,我们在哎呀呀店里对进行过购买的客户或者曾经购买的客户进行了调查,总共发放25份问卷,回收有效问卷20份,问卷回收率80%。

2.3 数据处理将所有客户按照R的值打分,选A,B得2分,剩下的给1分。

再将所有客户按照F的值打分,选A,B得2分,剩下的给1分。

最后将所有客户按照M的值打分,选C、D、E得2分,剩下的给1分之后,按照述原则,赋予不同的值,最后,对于每个搜集上来的客户按照以下公式加权平均:M=20%*a+30%*b+50%*c其中,M指客户的总分值,a指最近一次消费(Recency)的值(前面的20%指R在这三个指标中所占的权重),b指消费频率(Frequency)的值(前面的30%指F在这三个指标中所占的权重),c指消费金额(Monetary)的值(前面的50%指R在这三个指标中所占的权重)。

计算每个顾客的M值,按M值从大到小将客户分成3个级别,M值最大的一类客户为贵宾会员,其它依次为会员,非会员。

收集数据如下3.结果与讨论经过调研并对数据进行分析,对科大校园“哎呀呀”的客户按价值大小分成了“贵宾会员”“会员”“普通客户”,对于不同类型的客户,商家要采取不同的应对策略。

(1)贵宾会员M值较高10%的客户是都是店家需要重点维护的客户,一般都要以这类客户的要求为重要考虑,尽量满足这类客户。

因为这类客户是给店铺带来最大利润的客户群,所以满足这类客户需求为首要选择。

(2)会员M值在中等区间30%的客户,店家应该在他们身上多花些时间,比如服务,价格等方面都尽量给与,其次应该对于这类客户进行大量的宣传,是他们向贵宾会员发展,甚至成为贵宾会员。

(3)非会员这类客户一般属于闲散型客户,来的次数较少,花的消费金额也相对较少,所以对于这类客户应保持应有的服务态度,研究客户潜在需求,使客户进一步能够成为会员,甚至贵宾会员。

参考文献[1]林盛,肖旭.基于RFM的电信客户市场细分方法[J].哈尔滨工业大学学报,2006,(05)[2]陈伯成,梁冰,周越博,等.自组织映射神经网络(SOM)在客户分类中的一种应用[J].系统工程理论与实践,2004(3):7-14[3]连惟谦.应用资料分析技术进行顾客流失与顾客价值之研究[D].台湾:中原大学.2004[4] 陈明亮.《客户关系管理理论与软件》. 第1版.浙江:浙江大学出版社.2004附:“哎呀呀“店基于客户细分的问卷调查“哎呀呀“店基于客户细分的问卷调查亲爱的同学您好,我是经管学院电子商务专业的学生,为完成我们的客户关系管理专业课的小组作业,特设计置此问卷。

我们得到的数据全部用于学术研究,绝对对您个人的信息保密。

1.您的性别________A.男B.女2.您所在的年级_________A.大一B.大二C.大三D.大四3.请问您有听说过“哎呀呀“吗?_______A.有B.没有4.请问您在“哎呀呀“的会员等级__________A.贵宾会员B.会员C.非会员5.您多长时间去”哎呀呀”消费一次?_________A.一周B.一个月C.三个月D.半年及以上 E不记得了6.您最近一次在哎呀呀购买是什么时候?_________A.一个星期前B.一个月C.三个月前 D半年前 E不记得了7.您品均每次在“哎呀呀“消费金额大约为多少?___________A.10元以下B.10—20元C.20—50元D.50-100元 E 100元以上8.你一般在“哎呀呀“购买什么商品?___________A.饰品(头饰、挂饰、首饰等)B.护肤、化妆用品C.日常用品(包包、眼镜、皮带、帽子、围巾、手表等)D.各类礼品(毛绒玩具、公仔、相框等)9.您在“哎呀呀“购物是自用还是其他(最少选择一项)_________A.自用B.礼品C.其它10.您平均每月在“哎呀呀“的消费额占生活费的百分比为__________A.5%以下B.5%-15%C.15%-25%D.25%-35%E.35%以上11.请问您除了在”哎呀呀”购买过饰品,还去其他饰品店购买过么?A.有B.没有12.请问您去的其他饰品店相对于啊呀呀好在哪里?A.价格相对优惠B.饰品质量好,而且优美。

相关文档
最新文档