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基于用户的移动产品匹配模型
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2023-01-15
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在移动产品类别划分的基础上,分析各类别产品已办理客户和未办理客户之间的行为特征,计算客户之间的相似度,从而得到未办理客户与移动产品的匹配程度,对用户进行移动产品/营销活动类别档次的适配。 2业务应用场景 场景概述:为客户推荐合适的移动产品及其档次,为特定移动产品档次匹配潜在办理客户。 触发事件:为营销人员对移动产品的营销做参考依据。 扩展:本模型亦可用于其他场景,如流失预警、投诉预警等分类问题场景。 3 建设总体思路 图4-2整体建模思路 移动产品匹配模型的建设整体思路如下: 1.首先根据移动产品管理模型,对现有产品进行产品分类及档次划分,将每类移动产品同一个细分类的所有档次产品作为一个独立产品; 2.找出参与该细分类产品的用户和未参与该系类产品的用户。如:找出参与流量产品类中,普通流量套餐细分类的所有档次产品的已办理用户和未参与普通流量套餐任何产品的的用户。(如有用户办理了同一细类的不同档次,则取生效时间最新的档次作为该用户的办理档次,前提:细类内的活动是互斥的) 3.提取与此类移动产品相关的用户指标;举例:存XX元送XX元活动相关的指标为:有关用户费用的指标,如近三个月的ARPU
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基于用户相似度的移动产品匹配模型
1 原始需求
在移动产品类别划分的基础上,分析各类别产品已办理客户和未办理客户之
间的行为特征,计算客户之间的相似度,从而得到未办理客户与移动产品的匹配
程度,对用户进行移动产品/营销活动类别档次的适配。
2 业务应用场景
场景概述:为客户推荐合适的移动产品及其档次,为特定移动产品档次匹配
潜在办理客户。
触发事件:为营销人员对移动产品的营销做参考依据。
扩展:本模型亦可用于其他场景,如流失预警、投诉预警等分类问题场景。
3 建设总体思路
移动产品
管理模型
某一细类
移动产品
已办理该
细类的用户数据
未办理该
细类的用户数据
细类相关关
键指标
计算用户之间的
余弦相似度
用户相对该细类
各档次的匹配度
输出
提取
输入
输入
输入
提取
输入
输出
用户的推荐细类
产品及其档次
细类产品各档次
的潜在用户
输入
图 4-2 整体建模思路
移动产品匹配模型的建设整体思路如下:
1. 首先根据移动产品管理模型,对现有产品进行产品分类及档次划分,将每类
移动产品同一个细分类的所有档次产品作为一个独立产品;
2. 找出参与该细分类产品的用户和未参与该系类产品的用户。如:找出参与流
量产品类中,普通流量套餐细分类的所有档次产品的已办理用户和未参与普
通流量套餐任何产品的的用户。(如有用户办理了同一细类的不同档次,则
取生效时间最新的档次作为该用户的办理档次,前提:细类内的活动是互斥
的)
3. 提取与此类移动产品相关的用户指标;举例:存 XX 元送 XX 元活动相关的指
标为:有关用户费用的指标,如近三个月的 ARPU 值等;流量月包相关指标:
有关用户流量的指标:如近三个月的流量使用情况等。
4. 提取跟各细分类较相关的若干个指标,运用余弦相似度公式计算未参与此细
分类移动产品的用户与所有该细分类产品的已办理用且价值提升户(N 个)
进行相似度计算。余弦相似度计算公式如下:
𝐶𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚
(
𝑥,𝑦
)
=
∑
𝑛
𝑖
=
1
𝑥
𝑖
𝑦
𝑖
∑
𝑛
𝑖
=
1
𝑥
2
𝑖
∑
𝑛
𝑖
=
1
𝑦
2
𝑖
5. 对每个未办理用户,取 N 个相似度值中较大的前 25%个用户(借鉴 KNN 算法思
想),计算该部分用户归属每个档次的相似度平均值为匹配度,选取匹配度
值最大的档次作为用户的归属档次。对所有未办理用户进行相似度排序,取
第 top25%用户的相似度作为该类的匹配度阈值,匹配度大于阈值的用户作为
此细分类的潜在办理用户。
6. 每个细分类的移动产品都按以上步骤进行,则可以找到每个区域,每类产品
每个细分类的潜在用户。
4 数据建模
移动产品划分如下图所示。
图 4.1 移动产品分类
4.1 模型输入
4.1.1 建模用户选取
1) 已办理用户(目标用户)
选取生效日期为 8 月的同一细类产品或活动的北海新增办理用户。
2) 未办理用户(对比用户)
选取未办理过该细类任何产品或活动的北海用户。
注:如有用户办理了同一细类的不同档次,则取生效时间最新的档次作为该用户的
办理档次。
所有移动产品各细分类已办理及未办理用户分布情况:
表 4-1 8 月移动产品各细分类已办理及未办理用户分布
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