• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于“用戶畫像”的精準(zhǔn)營銷數(shù)學(xué)模型

      2019-06-30 00:00:23王倩倩
      企業(yè)科技與發(fā)展 2019年11期
      關(guān)鍵詞:用戶畫像數(shù)據(jù)挖掘

      王倩倩

      【摘 要】在大數(shù)據(jù)時(shí)代,完善“會(huì)員畫像”描繪,挖掘消費(fèi)數(shù)據(jù),加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有會(huì)員的精細(xì)化管理,實(shí)施會(huì)員細(xì)分和精準(zhǔn)營銷,不僅能夠維系會(huì)員的忠誠度,給商場(chǎng)帶來更大的利潤,還能夠節(jié)約商場(chǎng)的營銷成本。文章從營銷的角度構(gòu)建了精準(zhǔn)營銷細(xì)分模型,并以百貨商場(chǎng)的銷售數(shù)據(jù)為對(duì)象,利用SPSS工具對(duì)會(huì)員進(jìn)行細(xì)分,并根據(jù)著名的“尿布與啤酒的故事”,采用FP-Growth算法對(duì)會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,從而可以對(duì)商品實(shí)施連帶銷售。

      【關(guān)鍵詞】會(huì)員畫像;數(shù)據(jù)挖掘;K-均值聚類;關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

      【中圖分類號(hào)】F426.86;F274【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688(2019)11-0042-02

      1 大數(shù)據(jù)時(shí)代精準(zhǔn)營銷模型的建構(gòu)

      1.1 會(huì)員畫像

      由于“會(huì)員畫像”屬于信息層面,因此需要用SQL Server數(shù)據(jù)庫的語言進(jìn)行設(shè)計(jì),也就是需要使用實(shí)體—聯(lián)系圖。E-R圖提供了實(shí)體(即數(shù)據(jù)對(duì)象)、屬性、聯(lián)系的方法,用來描述現(xiàn)實(shí)世界的概念模型(如圖1所示)。

      1.2 會(huì)員細(xì)分模型

      為了對(duì)會(huì)員的購買力進(jìn)行刻畫,我們根據(jù)會(huì)員的消費(fèi)特征,選用K-均值聚類法,運(yùn)用SPSS軟件對(duì)篩選整理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,將會(huì)員進(jìn)行分類,建立分類模型。先尋找對(duì)會(huì)員最合適的分類個(gè)數(shù)(即K值),K值以公式(1)進(jìn)行確定(使得D值最小):

      D=類內(nèi)平均距離/類間平均距離(1)

      D值計(jì)算結(jié)果如圖2所示。

      通過分析可知,K取值4,使D值最小,故將會(huì)員分為4類。通過數(shù)據(jù)分析,將消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)分為低、較低、較高、高4級(jí)。

      表1和表2中,一類會(huì)員為大眾會(huì)員;二類會(huì)員為黃金會(huì)員;三類會(huì)員鉑金會(huì)員;四類會(huì)員為鉆石會(huì)員。通過對(duì)會(huì)員的分類,使得商場(chǎng)能對(duì)每一位會(huì)員的價(jià)值進(jìn)行識(shí)別。

      1.3 商品關(guān)聯(lián)分析模型

      商場(chǎng)策劃促銷活動(dòng),主要是為了提高銷售量,同時(shí)減少庫存。處于此目的,對(duì)商品的連帶銷售的營銷模式是非常有效的,在此營銷模式中,對(duì)商品的關(guān)聯(lián)分析是尤為重要的。

      對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,找出商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,有利于商品之間的連帶銷售。商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,就如尿布和啤酒一起賣的案例,其中的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則可表示為{Diaper}→{Beer}。

      {Diaper}→{Beer}代表的意義是購買了紙尿褲的顧客會(huì)購買啤酒。這個(gè)關(guān)系不是必然的,但是可能性很大,這就已經(jīng)足夠用來輔助商家調(diào)整紙尿褲和酒的擺放位置了,例如擺放在相近的位置,進(jìn)行捆綁促銷來提高銷售量。

      采用購物籃數(shù)據(jù)采用FP-Growth算法,對(duì)會(huì)員消費(fèi)明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,支持度計(jì)數(shù)設(shè)為50,即規(guī)則支持度計(jì)數(shù)大于等于50才是頻繁項(xiàng)集,得到關(guān)聯(lián)分析的excel表,展示部分計(jì)算結(jié)果見表3。

      根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析,為了提高商場(chǎng)連帶消費(fèi)的效益,建議將置信度高的X和Y商品擺放在相同區(qū)域(置信度建議選取0.8及以上),以便會(huì)員能同時(shí)找到這幾種商品,很快完成購物,實(shí)現(xiàn)商場(chǎng)捆綁銷售的目的。

      2 結(jié)語

      大數(shù)據(jù)時(shí)代,基于“用戶畫像”數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的精準(zhǔn)營銷,不是對(duì)經(jīng)典營銷理論和方法的顛覆,而是在對(duì)數(shù)據(jù)深入挖掘的基礎(chǔ)上,重新理解消費(fèi)者。本文通過構(gòu)建“用戶畫像”數(shù)據(jù)庫挖掘消費(fèi)需求,并在整理消費(fèi)者細(xì)分因素的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者細(xì)分模型及商品關(guān)聯(lián)模型,不僅為企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營銷策略提供了借鑒,同時(shí)也為大數(shù)據(jù)時(shí)代研究精準(zhǔn)營銷提供了一些思路。

      參 考 文 獻(xiàn)

      [1]劉海,盧慧,阮金花,等.基于“用戶畫像”挖掘的精準(zhǔn)營銷細(xì)分模型研究[J].絲綢,2015,12(12):37-47.

      [2]王志春.一種改進(jìn)的挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2015,12(34):4-17.

      [3]黃升民,劉珊.大數(shù)據(jù)背景下營銷體系的結(jié)構(gòu)與重構(gòu)[J].現(xiàn)代傳播,2012(12):13-20.

      [4]呂紅艷.基于顧客價(jià)值的市場(chǎng)細(xì)分研究[D].天津:天津大學(xué),2007:5-8.

      猜你喜歡
      用戶畫像數(shù)據(jù)挖掘
      探討人工智能與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展趨勢(shì)
      基于并行計(jì)算的大數(shù)據(jù)挖掘在電網(wǎng)中的應(yīng)用
      電力與能源(2017年6期)2017-05-14 06:19:37
      貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶畫像構(gòu)建中的研究
      把聲音的魅力發(fā)揮到極致
      中國廣播(2017年1期)2017-02-21 13:40:10
      移動(dòng)用戶畫像構(gòu)建研究
      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)診療數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
      基于微博的大數(shù)據(jù)用戶畫像與精準(zhǔn)營銷
      移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下手機(jī)用戶使用行為特征的研究
      一種基于Hadoop的大數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)及應(yīng)用
      一種基于內(nèi)容的新聞推薦系統(tǒng)實(shí)例
      商都县| 清苑县| 惠东县| 宾阳县| 临沂市| 隆德县| 宾阳县| 陵水| 资阳市| 都江堰市| 镶黄旗| 手机| 阳西县| 房产| 竹山县| 庆城县| 台中县| 东方市| 武陟县| 石屏县| 尤溪县| 营口市| 鞍山市| 渝中区| 乌拉特中旗| 长宁县| 新营市| 吉林市| 尼木县| 会泽县| 六枝特区| 遵化市| 滕州市| 高阳县| 中阳县| 龙山县| 秦皇岛市| 互助| 宝应县| 天台县| 璧山县|