wap网站建设是什么,乐清虹桥门户网,海外域名注册平台,广州高端品牌网站建设哪家公司好#x1f935;♂️ 个人主页#xff1a;艾派森的个人主页 ✍#x1f3fb;作者简介#xff1a;Python学习者 #x1f40b; 希望大家多多支持#xff0c;我们一起进步#xff01;#x1f604; 如果文章对你有帮助的话#xff0c; 欢迎评论 #x1f4ac;点赞#x1f4… ♂️ 个人主页艾派森的个人主页 ✍作者简介Python学习者 希望大家多多支持我们一起进步 如果文章对你有帮助的话 欢迎评论 点赞 收藏 加关注 目录
1.项目背景
2.项目简介
2.1分析目标
2.2数据说明
2.3技术工具
3.算法理论
3.1聚类
3.2 RFM模型
4.实验过程
4.1数据探索
4.2构建RFM模型
4.3聚类分群
5.总结
文末推荐与福利 1.项目背景 随着行业竞争越来越激烈商家将更多的运营思路转向客户。例如购物时常常被商家推荐扫码注册会员;各种电商平台也推出注册会员领优惠券等推销政策而这些做法都是为了积累客户以便对客户进行分析。 那么在商家积累的大量的客户交易数据中如何根据客户历史消费记录分析不同客户群体的特征和价值呢?例如了解哪些是重要保持客户、哪些是发展客户、哪些是潜在客户从而针对不同客户群体定制不同的营销策略实现精准营销、降低营销成本提高销售业绩使企业利润最大化。例如淘宝电商客户繁多消费行为复杂客户价值很难人工评估并对客户进行分类这就霸要通过科学的分析方法评估客户价值实现智能客户分类快速定位客户、当然也要清醒地认识到即便是预测的客户价值较高也只能说明其购买潜力较高同时必须结合实际与客户互动推动客户追加购买、交叉购买才是电商努力的方向。
2.项目简介
2.1分析目标
随着行业竞争越来越激烈商家将更多的运营思路转向客户客户是企业生存的关键能够把握住客户就能够掌控企业的未来。客户的需求是客户消费的最直接原因因此我们主要研究以下问题
1企业如何细分客户
2哪些是重要的保持客户
3哪些是发展客户
4哪些是潜在客户。
从而针对不同客户群体定制不同的营销策略使企业利润最大化。
2.2数据说明 实验使用从网络获取的客户数据集进行分析数据集中共有2417行4列数据。我们的目标就是细分客户从而针对不同客户群体定制不同的营销策略使企业利润最大化。 2.3技术工具
本次实验主要使用SPSS软件实现KMeans聚类算法和RFM模型。
3.算法理论
3.1聚类 聚类即将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合这些对象与同一个簇中的对象彼此相似与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析它是研究样品或指标分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。在数据挖掘中聚类也是很重要的一个概念。传统的聚类分析计算方法主要有划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法五种。
3.2 RFM模型
R:最近消费时间间隔表示客户最近一次消费时间与之前消费时间的距离。
R越大表示客户越久未发生交易R越小表示客户最近有交易发生。R越大则客户越可能会“沉睡”流失的可能性越大。在这部分客户中可能有些优质客户值得通过一些营销手段进行激活。
F:消费频率表示一段时间内的客户消费次数。F越大则表示客户交易越频繁是非常忠诚的客户也是对公司的产品认同度较高的客户F越小则表示客户不够活跃且可能是竞争对手的常客。针对F较小、且消费额较大的客户需要推出一定的竞争策略将这批客户从竞争对手中争取过来。
M:消费金额表示客户每次消费金额可以用最近-次消费金额也可以用过去的平均消费金额根据分析的目的不同可以有不同的标识方法。
一般来讲单次交易金额较大的客户支付能力强价格敏感度低帕累托法则告诉我们一个公司80%的收入都是由消费最多的20%客户贡献的所以消费金额大的客户是较为优质的客户也是高价值客户这类客户可采取一对一的营销方案。
4.实验过程
4.1数据探索
首先导入数据 做出数据描述性统计 从数据描述性统计分析中我们可以看出各个变量的个案总计、最大最小值、均值、标准差、方差、偏度、峰度等信息。
做出各数值变量的直方图进行分析 对各变量进行相关性分析 从相关性结果看出消费频率和最近消费时间间隔的相关系数较小从P值看出消费频率和最近消费时间间隔相关性不显著消费频率和消费金额呈正相关从P值看出消费频率和消费金额相关性很显著。
4.2构建RFM模型
由于我们的原始数据已经符合RFM模型的要求所以我们将变量名进行更改 由于RFM这三个变量的数值分布过于大所以需要进行标准化处理 4.3聚类分群
使用SPSS进行K-均值聚类 从结果中我们可以看出各个变量的聚类中心。 从结果中可看出各每一次的迭代记录。 从结果中可看出最终的聚类中心以及每个聚类类别的个数。
5.总结 最后我们将客户群按价值高低进行分类和排名客户群1是潜在客户客户群3是一般发展客户客户群2是一般保持客户客户群4是重要保持客户。 R F M 聚类类别 客户类别 客户数 排名 低 低 低 1 潜在客户 2294 4 高 低 低 3 一般发展客户 120 3 低 高 低 2 一般保持客户 2 2 高 高 高 4 重要保持客户 1 1
根据以上分析得到客户分类的依据
(1)重要保持客户:F、M高R略高于平均分。他们是淘宝电商的高价值客户是最为理想型的客户类型他们对企业品牌认可对产品认可贡献值最大所占比例却非常小。这类客户花钱多又经常来但是最近没来这表示他们是一段时间没来的忠实客户。淘宝电商可以将这类客户作为VIP客户进行一对一营销以提高这类客户的忠诚度和满意度尽可能延长这类客户的高水平消费。
(2)一般保持客户: F高这类客户消费次数多是忠实的客户。针对这类客户应多传递促销活动、品牌信息、新品或活动信息等。
(3)潜在客户: R、F和M低这类客户短时间内在店铺消费过消费次数和消费金额较少是潜在客户。虽然这类客户的当前价值并不是很高但却有很大的发展潜力。针对这类客户应进行密集的营销信息推送增加其在店铺的消费次数和消费金额。
(4)一般发展客户:低价值客户R高F、M低说明这类客户很长时间没有在店铺进行交易了而且消费次数和消费金额也较少。这类客户可能只会在店铺打折促销活动时才会消费要想办法推动客户的消费心理否则会有流失的危险。
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