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    基于RFM模型的天貓用戶價值分析

    2022-01-01 09:24:54劉瑞琪宋子琨
    經(jīng)濟師 2022年12期
    關(guān)鍵詞:天貓聚類重點

    ●劉瑞琪 宋子琨

    一、引言

    數(shù)據(jù)是生產(chǎn)的關(guān)鍵要素之一,它已經(jīng)滲透到各行各業(yè)的功能領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)又稱海量數(shù)據(jù),主要是指其中所包含的數(shù)據(jù)規(guī)模龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜、從而無法通過傳統(tǒng)的方式將信息轉(zhuǎn)化為可以直觀理解的數(shù)據(jù)信息。因此,通過對大數(shù)據(jù)進行處理和分析,進一步挖掘出更深層次的價值并加以利用,將顯著提升企業(yè)的決策能力。

    近年來,我國正在全面利用大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與發(fā)展,實現(xiàn)新的經(jīng)濟增長點及各產(chǎn)業(yè)間的融合發(fā)展。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,各類電商平臺的運營逐漸趨于成熟,商家及用戶數(shù)量龐大、商品種類繁多,當消費者在網(wǎng)購平臺瀏覽商品時,大量無用商品的推薦無疑將會降低消費者的購買率。因此,運用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立對用戶行為進行分析的推薦系統(tǒng),挖掘用戶行為特征并進行個性化的商品推薦,從而有針對性地喚回老用戶并吸引新用戶,不僅可以降低用戶的選購時長并提高用戶對于網(wǎng)購平臺消費體驗的滿意度,還可以增加商家及網(wǎng)購平臺的收益。

    基于此,本文利用天貓商城的真實消費數(shù)據(jù),使用RFM模型與K-Means聚類分析對天貓用戶進行價值分類,從而為不同用戶提供個性化服務(wù),實現(xiàn)了基于用戶分類的精準營銷。

    二、天貓消費數(shù)據(jù)集的收集與預(yù)處理

    本文的數(shù)據(jù)來源為天池平臺提供的天貓商城的真實消費數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集中包括了用戶基本信息數(shù)據(jù)、用戶消費數(shù)據(jù)及用戶購物行為數(shù)據(jù)3個部分,涵蓋了2018年4月1日至2019年3月31日期間在天貓平臺購買商品的用戶數(shù)據(jù),共計539438條。其中,用戶基本信息數(shù)據(jù)集中主要記錄了性別、年齡層次、消費檔次等字段;用戶購物行為數(shù)據(jù)集中主要記錄了商品種類編號、消費者行為類型和訂單日期等字段。

    在數(shù)據(jù)處理階段,本文對數(shù)據(jù)進行去除重復(fù)值、處理缺失值、特征選擇等預(yù)處理。第一是將字符型格式等日期字段轉(zhuǎn)換為DateTime類型,并計算用戶購買時間與2019年4月1日的時間間隔。第二是使用timedelta類型屬性的days方法實現(xiàn)諸如“1”“2”等天數(shù)的提取。第三是篩選行為類型為“pv”的記錄,再根據(jù)日期分組排序,并統(tǒng)計每天對應(yīng)的購買記錄數(shù)量,即從用戶購物行為數(shù)據(jù)集中,篩選behavior_type字段等于“pv”的記錄,按照date字段分組同時進行升序排列,并計算出每日進行消費的用戶數(shù)量。

    三、天貓用戶價值分析

    1.基于RFM模型的用戶價值分析。RFM模型通過消費時間間隔、消費頻率、消費金額3個指標對消費者的活躍度進行分層,從而實現(xiàn)對用戶價值的評估。其中,指標R代表最近一次消費(最近一次消費到截止時間的間隔),可以類比為消費者近期的活躍度;指標F代表客戶消費頻率,用以反映用戶近期的購物次數(shù);指標M代表消費金額,用以反映消費者的消費能力。綜上所述,RFM模型就是對每一個用戶都從R、F、M三個維度進行評估,并據(jù)此將用戶劃分為重點潛力用戶、重點發(fā)展用戶、重點喚回用戶、高價值用戶、低價值用戶、一般發(fā)展用戶、一般維系用戶和一般價值用戶等八類。

    本文在將數(shù)據(jù)引入RFM模型前,為了進一步了解用戶的消費習慣、消費行為及用戶本身的特性,首先根據(jù)用戶的購買行為進行數(shù)據(jù)分析與探索,計算用戶在各流程之間的漏斗模型,研究發(fā)現(xiàn)用戶在最后實際下單的流程中流失最多(見圖一、圖二)。

    圖1 加購漏斗圖

    圖2 收藏漏斗圖

    接著,本文采用五分法(0.2、0.4、0.6、0.8)對經(jīng)過預(yù)處理后的R、F、M數(shù)據(jù)進行分箱處理,將用戶等分為5個層級,分別標記為1-5分并賦予每一個用戶其相應(yīng)的分類標簽,據(jù)此便可以有針對性的進行符合此類用戶特征的精準營銷,同時實現(xiàn)了平臺資源的利益最大化。

    經(jīng)數(shù)據(jù)處理后,天貓商城用戶消費數(shù)據(jù)集中的用戶被分為8類,其中高價值用戶占比為21%,此類用戶為平臺的核心用戶,因此需要保證該類用戶的留存率,即可以分析此類用戶的行為特征或進行用戶訪談,了解產(chǎn)品對于此類用戶的吸引力和平臺有待優(yōu)化的問題。重點喚回用戶占比為14%,此類用戶過去在平臺上消費較多而最近并未產(chǎn)生消費,此類用戶在產(chǎn)品中有一定財富積累,但最近沒有消費可能是受競品影響或消費習慣發(fā)生改變,因此需要根據(jù)用戶歷史偏好,推送個性化內(nèi)容從而喚回此類用戶。重要發(fā)展用戶和重點潛力用戶人數(shù)較少,占比僅為6.2%左右,此類用戶在平臺的消費次數(shù)較少但是在金額上貢獻較大,說明用戶一旦活躍就會大筆消費,因此需要提高此類用戶在平臺的活躍度。值得注意的是,低價值客戶占比為41.1%,在各種用戶類型中占比最大,此類用戶具有較大的流失風險,但可以不將其作為平臺的運營重點。

    2.基于K-Means聚類的用戶價值分析。K-Means算法是一種基于數(shù)據(jù)劃分的無監(jiān)督聚類算法,它以k為參數(shù),把n個數(shù)據(jù)對象分成k個簇,使簇內(nèi)具有較高的相似度,而簇間的相似度較低。由于RFM模型只涉及了天貓用戶消費數(shù)據(jù)集中order_count、time_gap、total_amount等變量,然而通過上述變量并不能充分挖掘用戶特征,因此本文使用K-Means聚類方法將其他變量引入,從而對用戶特征進行進一步挖掘。

    由于K-Means算法中的隨機因數(shù)將導(dǎo)致每次運行結(jié)果都存在差異,本文為減少結(jié)果的偶然性,對每個k值重復(fù)計算了10次并對比每次計算結(jié)果的趨勢圖,選擇最明顯的拐點所對應(yīng)的k值。受篇幅所限,本文并未報告拐點的趨勢圖,但計算結(jié)果顯示k=3時滿足要求,因此確定用戶被分為3類。接著,本文通過選取刻畫用戶的重要指標,用戶的id、用戶的年齡及用戶的購物深度以及性別這4個重要指標,將數(shù)據(jù)進行標準化,并通過K-Means聚類得到聚類后的3類。

    K-Means聚類結(jié)果與RFM模型分類結(jié)果較為相似,其中聚類結(jié)果為一類的用戶特征較為明顯,此類用戶多為女性,購買頻次較高且消費金額較大,因此一類用戶為高價值用戶,其用戶數(shù)量為27347人,占比為53.21%;聚類結(jié)果為0類的消費群體年齡段較高,具有購買頻次多但消費金額較小的消費行為特征,因此0類用戶為中價值用戶,其用戶數(shù)量為13110人,占比為25.51%;聚類結(jié)果為二類的消費者中各指標均相對較低,因此二類用戶為低價值用戶,其用戶數(shù)量為10937人,占比為21.28%。

    四、結(jié)論

    運用大數(shù)據(jù)的技術(shù)建立用戶推薦系統(tǒng),挖掘用戶行為特征并進行個性化商品的推薦,不僅可以降低用戶的選購時長并提高用戶對于網(wǎng)購平臺消費體驗的滿意度,還可以增加網(wǎng)購商家及網(wǎng)購平臺的收益。本文利用天池平臺提供的天貓商城的真實消費數(shù)據(jù),首先對數(shù)據(jù)進行了相應(yīng)的預(yù)處理,最終數(shù)據(jù)集中包含51394條購買記錄,接著分別基于RFM模型和K-Means聚類方法實現(xiàn)了對天貓用戶的分類,從而為平臺為用戶提供精準營銷提供了相應(yīng)建議。

    RFM模型的分析結(jié)果顯示,重點發(fā)展客戶占比5%,高價值客戶占比22%,應(yīng)重點關(guān)注這兩類客戶并提高用戶付費率,維系高價值用戶、重點發(fā)展用戶的忠誠度,保持企業(yè)良好收入。在客戶總數(shù)中占比為21.9%的高價值客戶和占比13.8%的重點發(fā)展客戶貢獻了85.8%的銷售額,因此,應(yīng)當提高高價值客戶和重點發(fā)展客戶的消費金額,或是把重點發(fā)展客戶轉(zhuǎn)化為高價值客戶,即提升該客戶群的消費頻次。重要挽留客戶為1090人,首先應(yīng)當考慮是否在計算周期內(nèi)有大型促銷或降價活動,若有則轉(zhuǎn)化這部分客戶的難度會較大,平臺應(yīng)重點發(fā)展其他類型客戶,若沒有則應(yīng)當分析此類顧客的購買產(chǎn)品的特性從而提高其消費頻率并培養(yǎng)其在此平臺的消費習慣。新客戶人數(shù)為2143人,由于需要先把新客戶轉(zhuǎn)化為留存用戶,因此,在實際運營過程中,可以考慮把這部分客戶和重要挽留客戶放在一起轉(zhuǎn)化,提升消費頻率。流失客戶人數(shù)為1400人,對于銷售金額的貢獻占比較低,因此,需要進一步分析此類用戶群體的消費商品和消費時間,但由于此類用戶人數(shù)較多,對其進行分析耗時較長故可將其作為提升銷量的次要考慮因素。重要喚回客戶人數(shù)占比約為12%,此類用戶人數(shù)較少,但消費意愿和消費價值較高,可作為短期提升銷量的重點關(guān)注對象,通過運營活動,優(yōu)惠活動刺激消費。

    K-Means聚類分析的結(jié)果顯示,聚類結(jié)果中消費能力高,購物深度與層次較高,年齡指數(shù)較小,性別指數(shù)較大,這部分群體可能多為年輕女士,比較追求時尚、品牌及服務(wù),對于此類在平臺有消費記錄且過往消費頻率和金額較高的用戶,屬于具有較高價值的核心用戶,本文認為可以為這類用戶提供VIP特權(quán)和更多的專屬服務(wù),后續(xù)還可以對客戶追根溯源,找到高價值用戶對應(yīng)標簽的客戶的個人信息,重點關(guān)注此類用戶的行為路徑或者對其開展用戶訪談,了解產(chǎn)品的優(yōu)勢及反饋。針對近期活躍度較低、過往消費頻率和金額都較高的用戶,需要將其進行喚回并重新成為平臺的核心用戶。此外,還應(yīng)當提高一般維系用戶、一般發(fā)展用戶的活躍度,并將其轉(zhuǎn)化為潛在客戶。

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