数据挖掘案例研究-增量销售模型.pdf

增量销售模型是一种数据挖掘技术，它旨在通过识别和吸引那些最有可能在促销活动影响下产生增量销售（即额外购买）的顾客来提高营销活动的利润。从提供的文件内容中，我们可以提取以下与增量销售模型相关的关键知识点： 1. 传统建模方式的问题：传统的数据挖掘模型往往采用随机抽样或者简单按百分比进行抽样，这种方法可能会导致样本选择偏差，从而使模型无法准确识别出最有可能响应促销活动并增加购买的顾客群体。 2. 增量销售模型的优势：与传统建模方式不同，增量销售模型通过建立两个模型——一个为打折卡组模型，另一个为控制组模型（即无打折卡组）——来评估顾客的响应概率。通过为每位顾客分别对这两种模型进行打分，并计算两者的增量得分，增量销售模型能更精确地找出对打折活动有积极响应的顾客。 3. 增量销售模型方法：该模型方法中，顾客将得到两个打分——P1代表打折卡组模型得分，P2代表控制组模型得分。之后，通过计算P1和P2的差值P（增量得分），选出P值最高的顾客作为营销活动的目标群体。 4. 改进建模方式：为了解决传统建模方式的问题，增量销售模型通过多个采样集和测试集来建立模型，并用预测打分及反馈来优化模型。 5. 二步模型与目标值：增量销售模型可以进一步采用二步模型来分析顾客的行为，目标值设定为盈利额，从而在第二步模型中识别出哪些顾客在得到打折卡之后能够增加更多的消费。 6. 生命周期价值和购买频率：为了更深入地了解顾客的价值和购买行为，增量销售模型还需考虑顾客的生命周期价值和购买频率。模型需要预测顾客在未来一段时间内的消费情况，并考虑到未来贴现率的问题。 7. 多级模型法：多级模型法通过钻取分析，挖掘出最佳长期收益顾客，区分回头客和非回头客，以及高盈利与低盈利顾客。 8. 营销活动效果评估：通过增量销售模型的应用，企业能够更清晰地识别营销活动的真正效益，从而作出更合理的营销决策和调整。 9. 技术挑战和解决方案：在实际操作中，可能遇到OCR扫描技术导致的识别错误或漏识别问题，需要通过人工校对和理解来确保数据的准确性。 总体而言，增量销售模型通过更加精细化的建模方法，使得营销活动能够更精确地接触到潜在的增量消费者，从而提升整体的营销效果和企业的销售利润。同时，该模型的建立和应用，也要求营销人员对数据挖掘技术有足够的理解和应用能力，并能够根据模型反馈做出相应的营销策略调整。