大數(shù)據(jù)中的客戶價值分析課件(已修改)
2025-03-07 17:57 本頁面
【正文】 大數(shù)據(jù)中的 客戶價值分析 大數(shù)據(jù)下，用戶分析的核心是什么？ ——解決實際問題 確定用戶分析目的，具體是為了降低成本？增加收入？優(yōu)化用戶體驗？提升營銷效果？用戶針對性管理？ 確定目的后開始選擇合適的數(shù)據(jù)，然后搭建模型，最后得出結(jié)果，并用數(shù)據(jù)可視化解讀。 大數(shù)據(jù)時代，用戶數(shù)據(jù)使用成為企業(yè)發(fā)展的重中之重。 使用 RFM方法 (最近購買日 Recency, 各期購買頻率 Frequency, 各期平均單次購買金額 Moary)能夠科學(xué)地預(yù)測老客戶 (有交易客戶 )今后的購買金額，再對銷售毛利率、關(guān)系營銷費(fèi)用迚行推算，就能按年、按季、按月分析出今后幾期的客戶價值。 在這里，客戶價值指 CRM毛利。 CRM毛利 = 購買金額 產(chǎn)品成本 關(guān)系營銷費(fèi)用。 RFM方法是國際上最成熟、最為接受的客戶價值分析方法， RFM實際上是一整套分析方法中的部分內(nèi)容，但最具代表性，其它還包括客戶購買行為隨機(jī)模型、馬可夫鏈狀態(tài)移轉(zhuǎn)矩陣方法、貝氏機(jī)率推導(dǎo)狀態(tài)移轉(zhuǎn)概率方法、回歸擬合方法等。 一、客戶購買行為隨機(jī)模型中隱藏著哪些秘密？ 隨機(jī)模型除了顯示購買頻率概率、平均金額概率的密度分配，還隱藏著購買頻率、平均金額的狀態(tài)移轉(zhuǎn)期望值和概率這兩個秘密，等待被揭示。 揭秘后，您就更加理解用必要長度和寬度的樣本數(shù)據(jù)建立起一套牢固、可靠隨機(jī)模型的重要意義，樣本越大，客戶價值推測結(jié)果就越接近即將發(fā)生的事情。 【 客戶隨機(jī)購買行為的六個基本假設(shè) 】 ? 假設(shè)一：假設(shè)客戶隨機(jī)購買頻率和隨機(jī)購買金額兩個丌同的行為緯度互相獨(dú)立，丌具有相關(guān)性。 ? 假設(shè)二：假設(shè)客戶的購買狀態(tài)移轉(zhuǎn)行為符合馬可夫鏈的假設(shè)，這表示客戶下一期購買狀態(tài)發(fā)生的機(jī)率叧和上一期的購買狀態(tài)有關(guān)。 ? 假設(shè)三：假設(shè)個別客戶購買頻率為卜松分配 (Poisson Distribution)。 ? 假設(shè)四：考慮客戶的異質(zhì)性，假設(shè)上述個別客戶單位時間平均購買次數(shù)服從伽瑪分配(Gamma Distribution)。 ? 假設(shè)五：假設(shè)個別客戶有購買行為的各期平均單次購買金額為伽瑪分配 (Gamma Distribution)。 ? 假設(shè)六：考慮客戶的異質(zhì)性，假設(shè)上述各期平均單次購買金額又符合另一個伽瑪分配(Gamma Distribution)。
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1