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大型百貨商場會員畫像描繪

2019-09-12 09:24:48呂峰
魅力中國 2019年20期

呂峰

(浙江農業(yè)商貿職業(yè)學院,浙江 紹興 312088)

一、問題分析

(一)問題一的分析:

針對問題一,先對附件1的數(shù)據(jù)進行處理,刪除附件1中信息不完整及信息存在問題的會員,再利用新數(shù)據(jù),借助EXCEL做出會員中男女及各年齡層的比例圖。接著通過附件1,3篩選出本商場的會員,求出他們的消費次數(shù)及金額,并畫出各個季度會員的消費情況的柱形圖。利用之前篩選出的本商城的會員數(shù)據(jù),在附件2中篩選出非會員信息,比較會員與非會員之間的差異,做出對比圖,最后說明會員群體給商家?guī)淼膬r值。

(二)問題二的分析:

首先通過EXCEL篩選出會員最后一次消費日期,假設R、F、M分別表示為會員最后一次消費的時間,消費次數(shù)以及金額,建立模型,將會員分為八個等級,從中分析會員的價值,并對會員實施有效管理。

(三)問題三的分析:

由于會員總數(shù)包括活躍會員數(shù)和非活躍會員數(shù),活躍會員包括新增會員數(shù)和老會員數(shù),非活躍會員包括流失會員和沉默會員,激活率等于當天轉化為活躍會員的人數(shù)除以非活躍人數(shù)。從而計算當天的活躍會員人數(shù)、當天非活躍會員轉化為活躍會員的人數(shù)、激活率、折扣率,調用MATLAB中CFTOOL函數(shù)擬合出激活率與折扣率之間的關系函數(shù)。

二、模型假設

假設年齡<45歲為青年,45<=年齡<=59歲為中年,年齡>=60歲為老年;

假設相同單據(jù)號不是同一筆消費產(chǎn)生;

假設信息不完整以及信息存在問題的會員為無效會員;

假設附件2中消費數(shù)量、金額小于零的情況為退貨;

假設會員總人數(shù)固定不變;卡號為八位數(shù);

假設流失會員不能被激活。

三、模型建立與求解

(一)問題一的分析與求解

1.根據(jù)附件1,對數(shù)據(jù)進行預處理,刪去會員卡號非八位數(shù),會員信息為空,會員出生日期、入會登記時間不符合實際,會員出生日期在入會登記時間之后的部分,剩下136636個,得到表1。

利用表1,可以得出男性29368人,女性107268人,畫出會員男女比例的示意圖:

青年85139人,中年44517人,老年6980人,繪制出會員各年齡層所占比例示意圖:

第一季度233878人,第二季度256252人,第三季度237256人,第四季度184316人,得四個季度會員消費人數(shù)示意圖:

2.比較會員與非會員的差異

消費次數(shù)對比:

從圖中可以發(fā)現(xiàn)會員消費的次數(shù)比較平均,而非會員的消費次數(shù)主要是集中在0-2次。

消費金額對比:

從圖中可以發(fā)現(xiàn)會員的消費金額分布較平均,非會員的消費金額較少,并且主要集中在0-3000元之間。

3.說明會員群體給商家?guī)淼膬r值:

綜上可知,相比非會員,會員給商家?guī)淼慕?jīng)濟利益更大,更穩(wěn)定持久,并且商家與顧客建立良好的關系,有利于提高顧客的忠誠度,從而降低開發(fā)新顧客的成本,除此之外商家還可以依據(jù)會員的消費信息,對會員進行有效的分類管理。

(二)問題二的分析與求解

1.預備知識

RFM模型是一種用于評價客戶忠誠度、衡量客戶價值的重要方法,其中R表示距離上一次交易的時間,F(xiàn)表示最近N個月的交易次數(shù),M表示最近N個月的交易金額,R越小說明客戶再次購買的可能性越大,F(xiàn)越大,說明其購買頻率越高,客戶與商家的關系越牢固,M越大說明該客戶價值越大。

2.RFM模型

篩選附件3中會員的最后一次消費時間、消費金額、消費次數(shù),利用DATEIF函數(shù)求出會員最后一次消費時間與2018年1月3日的時間差、均值,調用IF函數(shù)求出R,同理求出F、M列,建立RFM模型:

表6

(假設“1”表示為大于均值,“0”表示為小于均值)

那么在坐標系中,以R為X軸,F(xiàn)為Y軸,M為Z軸,就把坐標系分為8個象限,分別表示8種會員類型:

得到部分數(shù)據(jù)如下:

其中ea表示至尊會員,b表示金尊會員,cg表 示貴賓會員,d表示尊享會員,表示鉆石會員,f表示鉑金會員,表示黃金會員,h表示大眾會員。

(三)問題三的分析與求解

由附件3可知總會員人數(shù)為32508人;

假設會員至少六個月沒有消費,就成為流失會員,根據(jù)假設7流失會員不能被激活,表示非活躍會員的激活率,表示沉默用戶轉化為活躍用戶的人數(shù),表示當月平均活躍人數(shù),則

打折率=1-打完折后的金額/打折前的金額,則

最后利用MATLAB軟件,擬合出折扣率與激活率之間的函數(shù):

擬合圖像如下:

函數(shù)誤差較小,擬合較好。求出該模型可以幫助商家挽回更對沉默會員,發(fā)展成活躍會員,延長會員周期,提高會員忠誠度。

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