翟術(shù)風(fēng)

【摘 要】本文以2018年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)競賽高職高專組C題為原材料，通過對會員和非會員的基礎(chǔ)信息、消費記錄與消費金額等資料進行研究，挖掘出該商場消費群體的差異和會員消費特征變量，建立會員購買力識別模型和活躍狀態(tài)識別模型，實現(xiàn)對每一位會員的精準畫像描繪。計算出非活躍性會員激活率和商品連帶率，并根據(jù)此數(shù)據(jù)商家將策劃促銷活動，提高商場的經(jīng)營效益。

【關(guān)鍵字】模型;購買力;激活率;連帶率

中圖分類號： TP311.13文獻標識碼： A文章編號： 2095-2457（2019）03-0130-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.03.054

Model of Large department store member portrait depicting

ZHAI Shu-feng

（Guangzhou Civil Aviation College， Guangdong Guangzhou 510403， China）

【Abstract】This article uses the 2018 National College Students Mathematics Competition High Vocational College Group C as the raw material. Through the research on the basic information， consumption records and consumption amount of members and non-members， the differences between the consumer groups of the shopping malls and the consumption of members are explored. The consumer characteristic variable establishes the member purchasing power recognition model and the active state recognition model to realize accurate portrait depiction for each member. Calculate the inactive membership activation rate and the product-linked rate， and based on this data， the merchant will plan the promotion to improve the operating efficiency of the mall.

【Key words】Model; Purchasing power; Activation rate; Joint rate

0 引言

隨著移動終端的不斷發(fā)展，人們越來越多的使用網(wǎng)絡(luò)帶來的便捷服務(wù)，用戶畫像的分析與挖掘尤其重要。在電子商務(wù)鄰域，如阿里巴巴的淘寶、天貓，偏女性化的唯品會，偏互聯(lián)網(wǎng)金融的螞蟻花唄等他們都通過對不同行業(yè)客戶畫像的研究與分析與社交網(wǎng)絡(luò)的客戶畫像建立邏輯對應(yīng)。深入研究客戶的消費習(xí)慣、使用痕跡等信息，挖掘客戶群體特征，提供精準的定制服務(wù)，細化服務(wù)，提高客戶滿意度，從而給企業(yè)帶來更高的商業(yè)價值，影響并改變?nèi)藗兊纳罘绞脚c生活習(xí)慣。網(wǎng)絡(luò)化競爭愈演愈烈，傳統(tǒng)大型百貨商場的客流量不斷下降，會員不斷流失，普惠型折扣促銷手段的吸引力明顯不足，并且隨著消費升級，為消費者提供一對一的定制商品和服務(wù)，精準營銷是提高消費滿意度成為提高商場利潤的突破口。

精準營銷的前提就是對客戶的精準識別和定位，而會員畫像正是解決這一問題。會員畫像即會員信息標簽化，商場通過收集與分析消費者的社會屬性、生活習(xí)慣、消費行為等信息數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵消費特征變量，建立識別模型，計算每一位客戶的購買力和購買喜好。會員畫像為企業(yè)提供簡便而充足的信息基礎(chǔ)，幫助企業(yè)快速挖掘精準定位用戶群體和用戶需求等極具商業(yè)價值的信息。百貨商場需要有針對性的實施營銷策略來加強與會員的良好關(guān)系，完善會員畫像描繪是急需解決的問題，實現(xiàn)對會員的精細化管理，精準推送商品和服務(wù)，與會員建立穩(wěn)定的關(guān)系是實體零售行業(yè)得以更好發(fā)展的有效途徑。

本文從統(tǒng)計分析和建模的角度出發(fā)，探索會員畫像建立的各個階段與過程，從中歸納與總結(jié)較為通用的客戶畫像模型。

1 會員購買力模型

為了討論會與與非會員的差異以及會員的基本屬性資料和消費記錄向量與購買力的關(guān)系，建立會員購買力模型，要將原始材料中的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，具體分以下兩步進行：第一，排除會員的消費后剩下的所有消費數(shù)據(jù)生成一個數(shù)據(jù)文件Nvip_consume，刪除所有有缺失的記錄;第二，合并會員基本屬性資料和消費記錄資料生成一個數(shù)據(jù)文件Vip_consume，刪除消費次數(shù)小于72且缺少個人信息的記錄，刪除缺少消費信息的記錄。

對會員與非會員的消費金額、購買次數(shù)和平均消費額經(jīng)獨立樣本t檢驗均存在顯著性差異（P<0.05），會員消費金額、購買次數(shù)和平均消費額均高于非會員。會員消費金額貢獻了商場價值的84.67%，是商場價值的主要來源。會員與非會員的消費次數(shù)經(jīng)獨立樣本t檢驗存在顯著性差異（P<0.05），會員消費次數(shù)高于非會員消費次數(shù)。會員人群的性別構(gòu)成女性（89.23%）占比遠遠高于男性（10.77%）。會員的年齡構(gòu)成，除去20歲以下（視為未就業(yè)人群）和70歲以上（視為高齡人群）年齡組，20-30歲年齡組持卡人數(shù)大于其他年齡組段持卡人數(shù)。會員平均消費額女性低于男性，考慮到男女性別比例相差懸殊，將性別按照一般人群性別構(gòu)成比標準化后得到會員消費額女性高于男性，更符合實際情況。

會員消費金額受年齡、性別、入會時長的影響，建立多元回歸分析模型Y=7085.67X1+687.395X2+10.7436X3+5X4。其中X1是購買次數(shù)， X2是年齡，X3是入會時長，X4是性別，Y是消費金額。

2 生命周期和狀態(tài)劃分的數(shù)學(xué)模型

會員對于生存周期我們主要采用生存分析相關(guān)方法;生存分析采用cox回歸;會員狀態(tài)為二分類變量，要先給出評判何為活躍的標準，主要考慮logistic回歸。生存分析既考慮結(jié)果又考慮生存時間的一種統(tǒng)計方法，并可充分利用截尾數(shù)據(jù)所提供的不完全信息，對生存時間的分布特征進行描述，對影響生存時間的主要因素進行分析。

生存分析不同于其它多因素分析的主要區(qū)別點：生存分析考慮了每個觀測出現(xiàn)某一結(jié)局的時間長短。

在某些領(lǐng)域的分析中，常常用追蹤的方式來研究事物的發(fā)展規(guī)律。結(jié)局變量確定為退出會員，那生存時間即為整個會員的時間，刪失則為直到如今（或者統(tǒng)計結(jié)束）以及為會員。

Cox風(fēng)險比例模型如下：Y1=-0.04166Z1+0.57673Z2-0.03918Z4+0.48862Z8。其中Z1為年齡，Z2為年齡，Z3為性別，Z4為會員注冊月份，Z8為總折扣，Y1為風(fēng)險比例。

3 會員生命周期中非活躍會員的激活率的數(shù)學(xué)模型

我們采用logistic回歸來確定激活率和商場促銷活動之間的關(guān)系模型，Y2=-2.8460+0.2442S2-0.0140S3-0.0302S4+2.7365S5-0.4125S6。其中為S2性別，S3為出生的月份，S4為注冊會員月份，S5為積分，S6為折扣。

非活躍會員轉(zhuǎn)化為活躍會員的方法多種多樣，通過增加用戶對產(chǎn)品的粘性，提高推廣引入流量的轉(zhuǎn)化率?？砷_展各種活動，一類是網(wǎng)站拉新的活動，通過品牌和渠道的推廣合作來引流，增加網(wǎng)站訪問量和用戶量;第二類是網(wǎng)站的營銷活動，主要是基于企業(yè)盈利的產(chǎn)品提高訂單成交量和營銷轉(zhuǎn)換率，表現(xiàn)為新品上線和多樣產(chǎn)品的促銷;第三類是用戶運營活動，行之有效的SNS營銷有助于發(fā)揮老用戶口碑帶來更多新用戶。

4 結(jié)論

本文從統(tǒng)計分析和建模的角度出發(fā)，探索會員畫像建立的各個階段與過程，從中歸納與總結(jié)較為通用的客戶畫像模型。分析該商場會員的消費特征，比較會員與非會員群體的差異，會員的總消費金額、購買次數(shù)和平均消費金額均高于非會員，貢獻了商場價值的84.67%，是商場價值的主要來源。針對會員的消費情況建立刻畫每一位會員購買力的數(shù)學(xué)模型。以便能夠?qū)γ總€會員的價值進行識別。作為零售行業(yè)的重要資源，會員具有生命周期（會員從入會到退出的整個過程），會員的狀態(tài)（比如活躍和非活躍）也會發(fā)生變化，建立會員生命周期和狀態(tài)劃分的數(shù)學(xué)模型，使商場管理者能夠更有效地對會員進行管理。建立數(shù)學(xué)模型計算了會員生命周期中非活躍會員的激活率，即從非活躍會員轉(zhuǎn)化為活躍會員的可能性，并從實際銷售數(shù)據(jù)出發(fā)，確定激活率和商場促銷活動之間的關(guān)系模型。

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