会员分层和顾客忠诚度分析

会员分层：方法一：当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销（LeadGeneration）的可能性。评价用户价值的指标对于评价指标的选择这里遵循3个原则：指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提；尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价；线性独立：即指标间尽量保持不相关。比如如果选择用户的购买次数和总消费额，那么一定是购买次数越多的用户总消费额越高，也就是导致了评价维度上的重合，而选择购买次数和平均每次交易额可以避免这种相关性产生的弊端。根据以上几个原则选取了以下几个指标（同样根据网站的特征选取合适的统计时间段）：最近购买时间：用户最近一次购买距当前的天数；购买频率：用户在这段时间内购买的次数；平均每次交易额：用户在这段时间内的消费总额/购买的次数；单次最高交易额：用户在这段时间内购买的单词最高支付金额；购买商品种类：用户在这段时间内购买的商品种类或商品大类。用户评价模型的展示一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。下面是一个雷达图的示例:通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。图中的上面3个指标一一最近购买时间、购买频率和购买商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标一一平均每次交易额和单词最高交易额可以用来衡量用户的消费能力。如上图，用户1虽然购买频率和购买的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁购买用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。所以图形的上半部分面积较大的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较大的用户具有更高的消费能力。这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不同，在营销策略上可以分开对待。用户交易行为分析的意义发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持；发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销；及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施；•根据用户交易行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。实战这个是我根据我们某业务用户特征做的分类：方法都很简单，基于业务的指标构建f数据提取f指标标准化离散f聚类f结果分析，分层效果还是很清晰，最后分析后把每一层聚类的标准固化就实现实时分层的应用方法二：根据美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)消费频率(Frequency)消费金额(Monetary)RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域，适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业，只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。那么对于电子商务网站来说，网站数据库中记录的详细的交易信息，同样可以运用RFM分析模型进行数据分析，尤其对于那些已经建立起客户关系管理(CRM)系统的网站来说，其分析的结果将更具意义。基本概念解释RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。RFM分析模型主要由三个指标组成，下面对这三个指标的定义和作用做下简单解释：最近一次消费(Recency)最近一次消费意指用户上一次购买的时间，理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。因为最近一次消费指标定义的是一个时间段，并且与当前时间相关，因此是一直在变动的。最近一次消费对营销来说是一个重要指标，涉及吸引客户，保持客户，并赢得客户的忠诚度。消费频率(Frequency)消费频率是顾客在一定时间段内的消费次数。最常购买的消费者，忠诚度也就最高，增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyaltyladder)，其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想像成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。消费金额(Monetary)消费金额是对电子商务网站产能的最直接的衡量指标，也可以验证“帕雷托法则"(Pareto’sLaw)——公司80%的收入来自20%的顾客。数据获取与分析在从数据库中提取相关数据之前，首先需要确定数据的时间跨度，根据网站销售的物品的差异，确定合适的时间跨度。如果经营的是快速消费品，如日用品，可以确定时间跨度为一个季度或者一个月；如果销售的产品更替的时间相对久些，如电子产品，可以确定时间跨度为一年、半年或者一个季度。在确定时间跨度之后就可以提取相应时间区间内的数据，其中：最近一次消费(Recency)，取出来的数据是一个时间点，需要由当前时间点7最近一次消费时间点来作为该度量的值，注意单位的选择和统一，无论以小时、天为单位；消费频率(Frequency)，这个指标可以直接在数据库中COUNT用户的消费次数得到；消费金额(Monetary)，可以将每位客户的所有消费的金额相加(SUM)求得。获取三个指标的数据以后，需要计算每个指标数据的均值，分别以AVG(R)、AVG(F)、AVG(M)来表示，最后通过将每位客户的三个指标与均值进行比较，可以将客户细分为8类：RecencyFrequencyMonetary客户类型fff重要价值客户fIf重要发展客户Iff重要保持客户IIf重要挽留客户ffI一般价值客户fII一般发展客户IfI一般保持客户III一般挽留客户——“f”表示大于均值，“I”表示小于均值结果的展示FM模型包括三个指标，无法用平面坐标图来展示，所以这里使用三维坐标系进行展示，一种X轴表示Recency，Y轴表示Frequency，Z轴表示Monetary，坐标系的8个象限分别表示8类用户，根据上表中的分类，可以用如下图形进行描述：童萸挽鼠吝户 重婪岌展吝户RFM分析也存在着一定的缺陷，它只能分析有交易行为的用户，而对访问过网站但未消费的用户由于指标的限制无法进行分析，这样就无法发现潜在的客户。所以在分析电子商务网站的用户时，由于网站数据的丰富性一一不仅拥有交易数据，而且可以收集到用户的浏览访问数据，可以扩展到更广阔的角度去观察用户，这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。用户忠诚度分析忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。用户忠诚度(Loyalty)，指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。根据客户忠诚理论，忠诚度可以由以下4个指标来度量：重复购买意向(RepurchaseIntention):购买以前购买过的类型产品的意愿；交叉购买意向(Cross-buyingIntention):购买以前为购买的产品类型或扩展服务的意愿；客户推荐意向(CustomerReferenceIntention):向其他潜在客户推荐，传递品牌口碑的意愿；价格忍耐力(PriceTolerance):客户愿意支付的最高价格。量化网站的用户忠诚度以上的4个指标对于电子商务网站而言，可能还有适用性，但对于大多数网站是不合适的，所以为了让分析具有普遍的适用性，同时为了满足所有的指标都可以量化(上面的客户推荐意向比较难以量化)，以便进行定量分析的要求，这里可以选取 GoogleAnalytics中对用户忠诚度的4个度量指标：RepeatedTimes、Recency、LengthofVisit、DepthofVisit，即用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均访问页面数 ，这些指标可以直接从网站的点击流数据中计算得到，对所有的网站都适用，下面看一下这些指标的定义及如何计算得到访问频率：用户在一段时间内访问网站的次数，即每个用户 Visits的个数;最近访问时间：用户最近访问网站的时间，因为这个指标是个时间点的概念，所以为了便于度量，一般取用户最近访问时间距当前的天数。平均停留时间：用户一段时间内每次访问的平均停留时间，即每个用户TimeonSite的和/Visits的个数；平均访问页面数：用户一段时间内每次访问的平均浏览页面数，即每个用户 PageViews的和/Visits的个数。统计数据的时间区间也是根据网站的特征来定的，如果网站的信息更新较快，用户访问较为频繁，那么可以适当选取较短的时间段，这样数据变化上的灵敏度会高些；反之，则选择稍长的时间段，这样用户的数据更为丰富，指标的分析结果也会更加准确有效。用户忠诚度的展示和比较上面的4个指标均可以被量化统计得到，单一的指标也是没有意义的，我们需要通过比较来找出哪些是忠诚用户，哪些是流失用户，可以先对指标进行一些处理，以便使它们之间更具可比性，可以参考之前的文章一一数据的标准化），这里我采用的是min-max标准化的方法，首先将所有指标的数值全部转换到［0,1］区间，再进行倍数放大，比如使用10分制进行评分，则可以乘10，数据就全部分布在［0,10］区间内了，如下图：访问频率最近访问时间平均停留时间平均访问页面用户1数据2次15天前150秒3页标准化0.100.500.300.38评分1533.8用户2数据8次2天前120秒5页标准化0.400.930.240.63评分49.32.46.3——表中的数据只是简单的举例，实际情况需要根据每个指标的最大最小值进行计算根据上表的数据，我们已经将所有指标统一到了同一个评分区间，那么就可以使