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    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.

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