基于大数据RMF管理模型的效益案例关联分析.pdf
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1、祁犬珊,等:基于大数据RMF管理模型的效益案例关联分析数字经济基于大数据RMF管理模型的效益案例关联分析祁弋珊,彭松,王茂美,牛雅丽,黄冠华?(1.北京电子科技职业学院,北京10 0 17 6;2.北京乐知社会组织能力促进中心,北京10 0 0 39)摘要:文章基于大数据模型研究大型百货商业会员消费情况与折扣策略管理问题,在确定会员群体的消费习惯、客户价值、生命周期、商业折扣活动效果等信息的基础上提出合理的管理建议,并从折扣和积分两个方面建立商业促销活动的评价指标。研究激活率与以上指标的相关性,笔者发现折扣商品的总供应量和积分发放量与客户激活率关系最为显著,折扣率增加、覆盖规模增加都会提升非活
2、跃会员和失效会员的激活率。积分率的增加对活跃会员的激励作用可能更强,但对非活跃、失效会员没有明显激励作用。关键词:RMF模型;Lasso回归;管理模型;关联分析中图分类号:F222;C 939DOl:10.13939/ki.zgsc.2024.14.0451背景分析与模型分析在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员,并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商业会员不断流失,给零售运营商带来了严重损失。此时,运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。通过单据号
3、、收银机号、消费时间三个字段,可以唯一的确定一张订单(小票),这张小票中可能包含不同品牌的若干个不同商品。也就是说,假设不存在两个顾客在同一时间、同一收银机进行结算,并在系统中记录了同一个单据号。文献标识码:A文章编号:10 0 5-6 432(2 0 2 4)14-0 18 7-0 4假设商业促销活动只有两种形式:一种为直接降价或打折,表现为客户付款金额与商品总金额的差距;另一种为商业积分,表现为会员积分的增加。对于会员与非会员群体的退货情况,笔者选取了退货商品的平均单价、退货总件数、退货总金额这三个指标。会员群体中,大部分为本店会员,还有一部分为其他分店的会员,这一类会员也享有会员的权利,
4、例如会员折扣与积分,但并不是本店进行会员管理的对象。因此,对于本店会员与其他分店会员(简称为外店会员)的购买、退货情况,笔者进行了同样的分析。为了分析该商业会员群体的消费特征,笔者从多种角度将该商业的会员与非会员群体的消费情况进行对比,详见图1和图2。1061.92平均购买每件金额1267.5251.59购买总件数(万)56.4554784.98购买总金额(万)171552.56非会员会员图1会员与非会员购买情况对比会员与非会员的单价分布直方图指示了所有顾客购买商品单价的分布情况,由图1可以看出,会CM1872024.5数字经济员与非会员在购买商品价格上的分布趋势大致相同。通过分布图大致可以计
5、算出,会员消费单价基本处于同一水平,在最高值左侧,随着价格的降低,非会员与会员的购买比例逐渐下降;在最高值的右侧,随着价格的升高,非会员与会员的购买比例逐渐下降。会员与非会员的退货单价分布直方图指示了所有顾客退货商品单价的分布情况。由图2可以看出,会员与非会员群体千元以下小额商品的中国市场2 0 2 4年第14期(总第118 5期)退货比例高于大额商品,非会员退货商品中小额商品所占比例明显高于会员群体,而大额商品所占比例低于会员群体。非会员退货商品更为集中在小额区域,会员退货则相对分散在各个价格区间。从单张小票购买量与购买金额的分布图中可以看到,会员与非会员的分布趋势基本一致,每次购买一件商品
6、的顾客最多,金额大多为小额消费,会员单张小票的平均购买金额大于非会员。1272.76平均退货每件金额2578.3723758退货总件数(万)40723023.82退货总金额(万)1049.91非会员会员图2 会员与非会员退货情况对比究指标对激活率的整体影响。考虑到指标之间的相2购买力模型的构建关性可能较强,笔者将通过 Lasso 回归进行变量的对于会员状态进行了划分,基于会员购买情况,筛选。可以将会员分为活跃会员、非活跃会员、流失会员。为了研究商品的连带消费情况,笔者可以通过会员也可以在不同状态之间进行转换,转换的概率即整合每次购买的商品记录,进行关联规则分析,找为激活率。出顾客经常同时购买的
7、商品组合,从而得知连带消利用已有数据,通过对不同状态下激活率的计费情况。根据连带消费偏好,给出商业促销活动的算,笔者可以得出活跃会员、非活跃会员、流失会员建议。针对会员的消费情况刻画每一位会员的购买三者之间进行区分的界限,即多久未购买可以被划分力,对会员的价值进行识别。为非活跃会员或流失会员。根据RMF模型理论,RMF衡量客户价值,其同时,根据历史数据计算不同状态的转移概率,中,R是留存率,M为消费金额,F为消费次数。笔即可建立起给予状态转换的会员生命周期模型。确定者认为,RMF模型中的M消费金额,指示了会员的评价商业促销活动的指标,根据模型假设,笔者将从购买力情况。而消费金额越多,即购买力越
8、高,同时折扣和积分两个方面建立评价指标。最近一次消费距离当前时间越短,说明客户的价值越对于折扣方面,当月折扣率、优惠总金额、会员高。在RMF模型中,M代表顾客历史消费金额的总购买的优惠商品总数、优惠商品总数占总出售商品数和,随着时间的变化而递增。的比例、平均每个品牌的折扣范围等指标,可以综合笔者认为会员的购买力会随着时间的变化而发生衡量打折的力度。改变,综合考虑会员最近消费金额与历史消费金额,对积分方面,当月发放的积分总数和积分与总金可以说明购买力的变化趋势。会员i在人会后第t季额的比例(即积分比例)可以衡量商业发放积分的度的购买力Pi,为:慷慨程度,这也是对会员的一种激励方法。笔者研究2Pi
9、.=Mi.i,t5激活率与以上指标的相关性,以确定促销活动对激活率是否存在激励作用。同时,由于指标较多,笔者将通过回归模型研CM 1882024.53+Pi,t-式中,M,,为当季度消费额,Pi,-1为上一季度的购买力,Pi。为0。=1,2,3,n祁犬珊,等:基于大数据RMF管理模型的效益案例关联分析3购买力变化趋势分析事实上,由于客户活跃状态并非一成不变的,笔者可以根据客户激活率得出客户在非活跃状态、活跃状态、流失状态间转换的模型,即为客户生命周期模型。会员的生命周期可以被定义为:入会(发展)一活跃期非活跃期失效(退出)期。笔者认为,如何判定会员在一段时间不购买商品之后,就进人非活跃期;以及
10、如何判定某个会员在更长的一段时间内不购买商品,即进入失效期,是非常关键的。假设Si为会员i在t时刻的状态,状态Si,=-1,即客户i在t时刻为失效状态;状态S.,=1,即客户i在t时刻为非活跃状态;状态Si,=2,2,Mi,.nm,VQi,A,qi VCi,A,cj数字经济即客户i在t时刻为活跃状态;状态S,=O,即客户i在t时刻为发展状态。设M为金额的表示符号,Q为数量的表示符号,C为前往商业进行购买的次数的表示符号。对于发展状态,笔者认为一般来讲,可以被归为非活跃状态,也就是新会员的活跃度还不足以进人活跃状态。一般来说,笔者可以假设,在最近t时间内,会员i前往商业超过c次,或共付款超过m元
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