基于某百貨商場銷售數(shù)據(jù)的K-means聚類分析

陳波紅

(廣西民族大學相思湖學院，廣西 南寧 530000)

客戶關(guān)系管理是提升企業(yè)盈利能力的重要工具，通過識別、篩選出最出色的消費者，建立并維系一個利潤最大化的消費者關(guān)系組合[1]。對于服務(wù)業(yè)，無論是金融業(yè)、零售百貨還是咨詢業(yè)，客戶關(guān)系管理在影響企業(yè)的盈利方面都是極其重要，若能維護穩(wěn)定的客戶關(guān)系，將給企業(yè)帶來持續(xù)穩(wěn)定的利潤來源。故將企業(yè)的顧客進行分類，篩選出消費能力最出色的消費群體，并對該群體進行維護與管理是有必要和有價值的。

隨著零售行業(yè)競爭的加劇、線上產(chǎn)品及服務(wù)的不斷涌入，上述行業(yè)都面臨著極大的挑戰(zhàn)，尤其是其盈利能力。因此，本文將基于某百貨商場會員的入會登記數(shù)據(jù)及會員的消費數(shù)據(jù)，借助Excel與R語言等數(shù)據(jù)分析工具，將會員進行粗分類后再使用K-means均值分析方法進行細分類，以便篩選出消費能力最出色的消費群體，并采用有針對性的促銷活動，以維護商場與這部分會員到店消費的穩(wěn)定關(guān)系，進而提升百貨商場的盈利能力[2]。

聚類是按照事物的某些屬性，將事物聚集成不同的類，使同一個類的成員的相似性盡可能大，同一個類間的成員的相似性盡可能小。所謂類，即是相似元素構(gòu)成的集合。聚類分析的目的是需要對觀測數(shù)據(jù)進行分析處理，選定一種度量個體接近程度的統(tǒng)計量，再確定分類數(shù)目，進而建立一種分類方法，并按接近程度對觀測對象給出合理的分類。

一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析

本文對2019年某大型百貨商場的真實會員數(shù)據(jù)及銷售數(shù)據(jù)使用Excel[3]及R語言[4]進行分析。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理之后得到有效會員48219人，性別占比見表1。

圖1 會員性別比例

由表1和圖1可知，信息不詳?shù)臅T占比高達63.5%，故商場的相關(guān)工作人員需要加強對新入會的會員的信息登記，以便于對會員進行管理與維護。同時，2019年有效會員的消費總額按性別占比見表2與圖2。由表2和圖2可知，信息完整的會員與信息不完整的會員的消費總額相差不大，各占50.0%左右。故以下僅對17619名信息完整的有效會員進行分類分析，由分析結(jié)果可知，已完整登記信息的男女會員的年平均消費金額為男會員16132.3元略高于女會員15383.6元，而女會員的年平均消費頻次11.3次略高于男性10.2次(見表3)。由圖3及表4可知，人數(shù)占比為88.8%的女會員的消費總額占比88.3%，人數(shù)占比為11.2%的男會員的消費總額占比11.7%，故男會員群體的平均消費力略高于女會員群體的平均消費力。

表1 會員性別比例

表2 會員消費金額比例

圖2 會員消費金額比例

表3 信息完整的男女會員的年平均消費與年平均消費頻次

圖3 信息完整的男女會員的人數(shù)比例與消費總金額比例

但信息完整的女會員在信息完整的會員消費總額中占比高達88.3%，而男性會員只占11.7%(見圖3與表4)。由此可見，女性會員是百貨商場的消費主力軍。

表4 信息完整的男女會員的消費總金額比例

二、以會員的消費頻次和消費總額為依據(jù)對會員進行分層分類

對17619名信息完整的有效會員進行大致的分層(見表5與圖4)，可見，年消費頻次僅為1～9次的會員占比71.4%，這部分會員為非活躍會員。商場可策劃促銷活動激活這部分會員，因為會員基數(shù)較大，如能激活這部分會員，將給商場帶來更可觀的利潤。而年消費頻次為10～100次的會員占比27.5%，但消費總額的比例高達60.8%，故這部分會員稱為較出色的消費群體。以下著重對這部分會員進行分類分析，進而識別出消費力最為出色的群體。

表5 信息完整的會員各層次消費頻次的情況

圖4 信息完整會員各層次消費頻次比例

對這部分消費較為出色的會員進行預(yù)處理后得到4775名會員的數(shù)據(jù)，使用K-means數(shù)據(jù)分析方法，以會員消費頻次和會員消費總額為主要依據(jù)，對這部分會員進行分類分析[5]。當把4775名會員分為k個類時，between_SS / total_SS的值如表6，當k=4時，類間的距離和類內(nèi)成員的距離已達到很好的狀態(tài)。故將這部分會員分為4個類(見圖5)。同時，圖5的三角形位置為聚類的中心，且4個類別的中心的位置數(shù)據(jù)見表7。

表6 4775名消費較為出色會員的分類k值比較

圖5 2019年百貨商場4775名消費較為出色會員的分類

表7 4種聚類群體會員的聚類中心

同時，得到4個類別的會員的年齡箱線圖，會齡箱線圖，消費頻次箱線圖與消費總額箱線圖(見圖6)。由箱線圖可知，一類會員的平均年齡稍微低一些，但會齡稍高一些，他們的消費頻次和消費總額最低，可能是一類會員更傾向于網(wǎng)上購物。

圖6 百貨商場消費較為出色會員的四類會員的箱線

表8 百貨商場消費較為出色會員四類會員的消費情況

圖7 百貨商場四個不同類別的會員比例與消費總額比例

由表8與圖7可知，第四類會員為消費能力最出色的會員，人數(shù)比例為4.4%的會員，但消費總額占比為19.1%，年均消費總額為139510.3元；其次到第三類會員，人數(shù)比例為10.5%會員，但消費總額占比為24.9%，年均消費總額為76645.1元。這兩類會員人數(shù)只占14.9%，但消費總額高達44.0%，商場需維護好與第三、第四類會員的友好會員關(guān)系與消費力，將給百貨商場帶來持續(xù)穩(wěn)定的利潤。相比較之下，第一類會員的人數(shù)占比為57.5%，但消費總額只占23.4%，商場可有針對性地策劃促銷活動刺激第一類會員的消費力，這將給百貨商場的利潤帶來極大的提升空間。

三、結(jié)論

對2019年某商場的會員進行分層分類，基于信息登記不完整的會員的比例略高于信息登記完整的會員的比例，但這兩類會員的年消費總額相差不大，故只需分析信息登記完整的會員的消費情況，進而能推斷整個商場的會員的消費情況。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，信息完整的會員中，年消費頻次為10～100次的會員的消費總額占信息完整會員的60.8%，故使用K-means均值法對這部分消費力較為出色的會員進行分類，由分析結(jié)果可識別出第四類會員為消費能力最為出色的會員，人數(shù)為消費力較為出色的會員的4.4%，但消費總額占比為19.1%，年均消費總額為139510.3元；其次到第三類會員，人數(shù)為消費力較為出色的會員的10.5%，但消費總額占比為24.9%，年均消費總額為76645.1元。這兩類會員人數(shù)只占14.9%，但消費總額占44.0%，商場需維護好與第三、第四類會員的友好會員關(guān)系與消費力，使商場有穩(wěn)定而巨大的利潤。第一類會員的人數(shù)占比57.5%，但消費總額只占23.4%，商場可有針對性地策劃促銷活動刺激第一類會員的消費力，給商場帶來更大的利潤空間。