大数据中的客户价值分析.pptx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
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大数据中的客户价值分析 大数据时代,客户价值分析是企业发展的重中之重。客户价值分析的核心是解决实际问题,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、提升营销效果、用户针对性管理等。确定目的后开始选择合适的数据,然后搭建模型,最后得出结果,并用数据可视化解读。 RFM 方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法。RFM 方法能够科学地预测老客户今后的购买金额,再对销售毛利率、关系营销费用进行推算,就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。在这里,客户价值指 CRM 毛利,CRM 毛利 = 购买金额 - 产品成本 - 关系营销费用。 客户价值分析中隐藏着哪些秘密?客户购买行为随机模型中隐藏着购买频率概率、平均金额概率的密度分配,还隐藏着购买频率、平均金额的状态移转期望值和概率这两个秘密。揭秘后,您就更加理解用必要长度和宽度的样本数据建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义,样本越大,客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。 客户随机购买行为的六个基本假设: 1. 假设客户随机购买频率和随机购买金额两个不同的行为纬度互相独立,不具有相关性。 2. 假设客户的购买状态移转行为符合马可夫链的假设,这表示客户下一期购买状态发生的机率只和上一期的购买状态有关。 3. 假设个别客户购买频率为卜松分配 (Poisson Distribution) 。 4. 假设考虑客户的异质性,假设上述个别客户单位时间平均购买次数服从伽玛分配 (Gamma Distribution) 。 5. 假设个别客户有购买行为的各期平均单次购买金额为伽玛分配 (Gamma Distribution) 。 6. 假设考虑客户的异质性,假设上述各期平均单次购买金额又符合另一个伽玛分配 (Gamma Distribution) 。 观察随机模型曲线形状均由其参数 a 、b 、p 、q 、k 决定。观察随机模型频率概率分布列符合负二项分配,参数 a 、b 由客户的平均购买频率计算出来。假设有一组样本,对应 n 家成交客户,fi(i = 1, 2 … n) 表示每家客户的平均购买次数,通过最大概似估计法可求得 a 、b ,并且可求得平均频率 = b/a 。 平均金额概率密度符合伽玛 - 伽玛分配,参数 p 、q 、k 由客户的平均购买金额计算出来。假设共有 n 家客户【样本长度为 n 】,且每家客户有发生购买行为的期数分别为 hk(k=1, 2 … n) 【样本宽度分别为 hk 】,每家客户有发生购买行为期间的该期平均单次购买金额为 mi,j(i=1, 2, … n, j=1, 2, … hi) ,通过最大概似估计法可求得 p 、q 、k ,并且可求得对应峰值概率的平均金额 = (p-1)/(q+1)*k 。 大数据中的客户价值分析是企业发展的重中之重,RFM 方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法。客户购买行为随机模型是客户价值分析的核心,揭秘客户购买行为随机模型的秘密,才能更好地预测老客户今后的购买金额,提高企业的发展。
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