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隨著互聯網應用的普及,企業關注的重點已經由產品轉向了用戶,意識到用戶才是企業最大的財富。那么,如何更了解和吸引更多的用戶已成為企業關心的問題。本文通過以某品牌女裝的用戶數據為例,進行模型的構建,幫助企業區分不同價值的用戶,識別出高價值的用戶,對不同價值的用戶提供差異化、針對性及個性化的服務,制定相應的營銷策略,進而實現企業銷售的增長。
從企業訂單數據中,提取近2年的用戶購買的詳細數據,總共有8萬余條記錄,含有會員卡信息、入會時間、性別、年齡、地域、累計購買金額、累計購買次數、最近消費時間、消費間隔、享有折扣率、累計積分等25個字段。
對數據進行初步的分析,用pandas對部分缺失值、異常值等滿足清洗條件的數據進行丟棄。由于原始數據中字段太多,根據企業用戶價值模型,選擇與用戶價值指標相關的9個字段,刪除與其不相關或弱相關的字段。再對原始數據進行數據變換,將其轉換為適應挖掘任務及算法的適當格式。通過對原始數據的處理,提取出6個指標,為解決指標間取值范圍差異較大,數據量級給分析帶來的影響,使用Python對數據進行標準差標準化處理,約定指標取值范圍。處理完成后,形成A,B,C,D,E,F,6個屬性的數據。
1.聚類分析
采用K-Means聚類算法對用戶數據進行分類,結合該企業女裝業務聚成4類。K-Means聚類算法位于scikit-learn庫下的聚類子庫,部分代碼示例如下。

部分代碼示例
聚類結果:

類別 聚類個數 A B C D E F類1 23001 1.011 1.549 0.189 -0.985 1.462 1.816類2 9627 2.665 2.173 1.974 1.658 2.147 1.749類3 39368 -0.742 -1.867 -1.695 -1.912 -1.228 -2.241類4 16594 1.258 0.982 1.361 -0.298 0.339 1.211
2.用戶價值評估
根據聚類的結果,可以區分四個等級的用戶類別,分別為重點關注用戶、主要開發用戶、挽留用戶、一般用戶,每種用戶都有其較為明顯的特征。

重點關注用戶主要開發用戶 挽留用戶 一般用戶入會時間 長 短 長 短累計購買金額 高 高 高 低購買次數 高 低 高 低最近消費距今時長 短 長 長 長折扣率 高 高 高 低客單價 高 高 高 低
(1)重點關注用戶:該類用戶享有的折扣率高,最近購買店內商品多,購買的次數或金額高,是企業的高值用戶,貢獻大,但占比卻小。企業應將營銷資源及關注度投放到這類用戶上,對優質用戶進行差異化的管理和一對一的營銷服務,提高優質用戶的滿意度,進而提高忠誠度,延長優質客戶生命周期和其高水平的消費。
(2)主要開發用戶:該類用戶享有的折扣率高,最近購買店內商品低,購買商品的次數低,但是單價金額高。這類用戶一般成為會員的時間短,但卻是企業的潛在高價值用戶,雖然當前價值并不是很高,但卻有相當大的潛力。企業需要努力促使這類用戶增加店內消費,逐步成為優質客戶。
(3)挽留用戶:該類用戶享有的折扣率高,購買的次數或金額高,但是已經較長時間沒有在店內進行消費,該類用戶價值變化的不確定性很高,由于這類用戶衰退的原因各不相同,因此,掌握客戶的最新信息,維持與客戶的互動就顯得尤為重要。企業應該結合這些用戶最近一段時間的消費時間,消費金額,消費喜好等特征,采取一定的營銷及刺激方式,延長客戶的生命周期。
(4)一般用戶:該類用戶享有的店內折扣率低,較長時間沒有在店內消費,歷史消費的次數及金額不高,入會時間短。這類用戶屬企業的低值用戶,有可能在產品促銷時才會進行消費。
根據每類用戶的特征,對各類用戶群體進行價值排名,結果如下表所示,針對不同的用戶特點及喜好,提供不同的產品及服務,延長高價值用戶的生命周期,提升優質用戶的數量和價值,防范重要挽留用戶的流失,設法提高一般用戶的客單價。

用戶類型 排名 價值用戶分類2 1 重點關注用戶用戶分類4 2 主要開發用戶用戶分類1 3 挽留用戶用戶分類3 4 一般用戶
企業的會員體系一般分為若干等級:白金會員、黃金會員、銀卡會員、普通會員。會員消費達到一定的金額就能上升相應檔次,獲得高級別的會員服務及消費折扣,但相當多的用戶并沒有意識到企業的會員體系給自己消費帶來的優惠和折扣,就需要企業根據用戶分析的結果,激活這些用戶。針對不同的用戶,提供差異化的互動及有針對性的營銷,在提高用戶消費滿意度的同時,也增加了企業的營業額。
在企業積分體系中,最能夠吸引用戶的莫過于使用消費積分兌換代金券的服務。企業可以結合不同類型的用戶消費特點,現有積分、會員升級差額及高等級會員享有的特權等條件,增加重點維系類用戶的消費金額,提升主要拓展類用戶的購物體驗,對挽留類用戶進行再次喚醒,一般用戶進行刺激消費,進而提升企業的營業額。
在店內進行搭配銷售的同時,可以考慮與非同質產品的企業進行合作,使用戶通過在其他企業的消費,從而獲得本企業的積分,增強用戶與企業聯系的紐帶,使企業品牌在用戶心目中保持一定的曝光率,根據不同的用戶群體采取不同的營銷活動及用戶維護方式,不斷地提高用戶的忠誠度。
科學合理的使用數據分析技術可以幫助企業依據已經發生的事情和以往的規律來預測市場未來的銷售趨勢、挖掘用戶價值,制定有效地市場營銷策略并解決一系列可能存在的問題,使銷售活動更有針對性和準確性,切實提高營銷活動的質量,為企業節省營銷成本,創造更多的利潤。