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“大数据中的客户价值分析”.ppt

上传人:风~吹 2022/5/19 文件大小:5.67 MB

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“大数据中的客户价值分析”.ppt

文档介绍

文档介绍:Excellent handout training template
大数据中的客户价值分析
大数据下;用户分析的核心是什么?
——解决实际问题
  
确定用户分析目的;具体是为了降低成本?增加收入?优化用户体验?提升营销效如右。下面我们换个角度;不在三维坐标系中谈体积积分;而是继续用求面积这种更直观的方式来推导平均金额移转概率。
从随机模型推导移转概率要复杂些;与上述求面积不同;它是一个求体积的计算二重积分;较为抽象。
3、推导购买频率、平均金额移转概率
基础知识:客户从上期状态移转至下期状态;在马可夫链中记作r1; f1; a1≤m1<b1 → r2; f2; a2≤m2<b2;r表示未成交期数;f表示该期间成交频率;m表示该期间的平均成交金额。若下期成交;则r2=0;若下期不成交;则r2=r1+1;以此类推。
平均金额由m1移转到m2的移转概率记作fmm2 | a1≤m1<b1;由于金额为连续变量;对金额划段后m1属于a1至b1这个分段内。 与推导移转期望值相似;当期望值m2分别等于0。01、1;000。00、10;000。00、100;000。00、200;000。00、300;000。00、400;000。00时;也可用下图的a1至b1之间的绿色面积除以对应的蓝色面积来推到平均金额的移转概率。
3、推导购买频率、平均金额移转概率
图5
3、推导购买频率、平均金额移转概率
图5中的蓝色曲线就是图2的平均金额概率密度函数。绿色曲线就不是平均金额概率密度pi去乘以m坐标轴的每个对应mi;而是去乘以另一个贝氏事后机率密度函数;这个函数是{Γ2p+q * m2p-1 * k+m1p+q / Γp * Γp+q * m2+m1+k2p+q};它是通过由果导因的方法获得。 当m2分别等于0。01; 1;000。00; … 400;000。00时;就得到图5的不同图形。当m2等于某值时;用m轴a1至b1之间的绿色面积除以对应的蓝色面积就得到平均金额移转概率fmm2 | a1≤m1<b1。 用积分表达式就是: fmm2 | a1≤m1<b1 = H / L 其中H = ∫a1b1Γ2p+q * m2p-1 * k+m1p+q / Γp * Γp+q * m2+m1+k2p+q * Pm1 | p;q;k dm1 其中L = ∫a1b1Pm | p;q;k dm 而实际上m2也是一个连续变量;从a1≤m1<b1移转到a2≤m2<b2的移转概率是一个二重积分;积分表达式为: fma2≤m2<b2 | a1≤m1<b1 = ∫a2b2fmm2 | a1≤m1<b1 dm2 类似地;也使用贝氏机率方法推导频率移转概率;马可夫链中的r1值无成交期数、频率随机模型中的信任区间也是两个重要计算因素。
4、购买频率、平均金额移转期望值及移转概率计算
针对上述举例;移转期望值及移转概率的推导结果如下:
某客户下期的购买金额 = 该客户的下期频率 * 下期平均金额 * 下期频率概率 * 下期平均金额概率
二、预测下期产品成本和关系营销费用
CRM毛利 = 购买金额 - 产品成本 - 关系营销费用。 RFM只预测客户下期的购买金额;RFM并不预测下期的毛利率和费用。对个别客户以往的毛利率、费用采取平均法或移动平均法;应用于下期;该推断显然不合适;采取如RFM的概率分析方法去推断下期毛利率和费用也不合适;因为这两者并不是源自客户或企业、员工的随机行为;而更是源自企业总体成本控制和差别应对。 销售毛利率、关系营销费用的五个基本假设
假设1:假设销售毛利率和关系营销费用不是随机现象;并且毛利率、费用遵循各自的发生规律。
假设2:假设个别客户下期的销售毛利率最接近该客户有成交上期的毛利率。
假设3:假设个别客户上期、下期之间存在无交易期数;则下期销售毛利率的升、降;服从该客户在无交易期间的企业整体毛利率的拟合回归规律。
假设4:假设个别客户下期的关系营销费用服从该客户以往的费用、购买金额比例;即服从关系营销投入产出比。
假设5:假设个别客户下期可能存在一个最小关系营销费用基数;它相当于该客户以往各期费用中的最低值。
1、下期产品成本
下期产品成本 = 下期购买金额 * 1 - 下期销售毛利率 如果某客户上、下期之间无交易期数为0;则下期毛利率 = 上期毛利率。上期指有成交的最近一期。 如果某客户上、下期之间无交易期数为r1 r1>0;则下期毛利率 = 上期毛利率 * 1 + Δ。其中Δ = 上期至r1=0期之间的线性回归方程的斜率 * r1 / 2;用Δ对毛利率进行微调。之所以采用线性拟合回归;是因为决定系数R2在这里并不重要;我们仅是求得无交易期间的企业整体毛利率升、降趋势;并且不是用拟合