吕峰
(浙江农业商贸职业学院,浙江 绍兴 312088)
针对问题一,先对附件1的数据进行处理,删除附件1中信息不完整及信息存在问题的会员,再利用新数据,借助EXCEL做出会员中男女及各年龄层的比例图。接着通过附件1,3筛选出本商场的会员,求出他们的消费次数及金额,并画出各个季度会员的消费情况的柱形图。利用之前筛选出的本商城的会员数据,在附件2中筛选出非会员信息,比较会员与非会员之间的差异,做出对比图,最后说明会员群体给商家带来的价值。
首先通过EXCEL筛选出会员最后一次消费日期,假设R、F、M分别表示为会员最后一次消费的时间,消费次数以及金额,建立模型,将会员分为八个等级,从中分析会员的价值,并对会员实施有效管理。
由于会员总数包括活跃会员数和非活跃会员数,活跃会员包括新增会员数和老会员数,非活跃会员包括流失会员和沉默会员,激活率等于当天转化为活跃会员的人数除以非活跃人数。从而计算当天的活跃会员人数、当天非活跃会员转化为活跃会员的人数、激活率、折扣率,调用MATLAB中CFTOOL函数拟合出激活率与折扣率之间的关系函数。
假设年龄<45岁为青年,45<=年龄<=59岁为中年,年龄>=60岁为老年;
假设相同单据号不是同一笔消费产生;
假设信息不完整以及信息存在问题的会员为无效会员;
假设附件2中消费数量、金额小于零的情况为退货;
假设会员总人数固定不变;卡号为八位数;
假设流失会员不能被激活。
1.根据附件1,对数据进行预处理,删去会员卡号非八位数,会员信息为空,会员出生日期、入会登记时间不符合实际,会员出生日期在入会登记时间之后的部分,剩下136636个,得到表1。
利用表1,可以得出男性29368人,女性107268人,画出会员男女比例的示意图:
青年85139人,中年44517人,老年6980人,绘制出会员各年龄层所占比例示意图:
第一季度233878人,第二季度256252人,第三季度237256人,第四季度184316人,得四个季度会员消费人数示意图:
2.比较会员与非会员的差异
消费次数对比:
从图中可以发现会员消费的次数比较平均,而非会员的消费次数主要是集中在0-2次。
消费金额对比:
从图中可以发现会员的消费金额分布较平均,非会员的消费金额较少,并且主要集中在0-3000元之间。
3.说明会员群体给商家带来的价值:
综上可知,相比非会员,会员给商家带来的经济利益更大,更稳定持久,并且商家与顾客建立良好的关系,有利于提高顾客的忠诚度,从而降低开发新顾客的成本,除此之外商家还可以依据会员的消费信息,对会员进行有效的分类管理。
1.预备知识
RFM模型是一种用于评价客户忠诚度、衡量客户价值的重要方法,其中R表示距离上一次交易的时间,F表示最近N个月的交易次数,M表示最近N个月的交易金额,R越小说明客户再次购买的可能性越大,F越大,说明其购买频率越高,客户与商家的关系越牢固,M越大说明该客户价值越大。
2.RFM模型
筛选附件3中会员的最后一次消费时间、消费金额、消费次数,利用DATEIF函数求出会员最后一次消费时间与2018年1月3日的时间差、均值,调用IF函数求出R,同理求出F、M列,建立RFM模型:
表6
(假设“1”表示为大于均值,“0”表示为小于均值)
那么在坐标系中,以R为X轴,F为Y轴,M为Z轴,就把坐标系分为8个象限,分别表示8种会员类型:
得到部分数据如下:
其中ea表示至尊会员,b表示金尊会员,cg表 示贵宾会员,d表示尊享会员,表示钻石会员,f表示铂金会员,表示黄金会员,h表示大众会员。
由附件3可知总会员人数为32508人;
假设会员至少六个月没有消费,就成为流失会员,根据假设7流失会员不能被激活,表示非活跃会员的激活率,表示沉默用户转化为活跃用户的人数,表示当月平均活跃人数,则
打折率=1-打完折后的金额/打折前的金额,则
最后利用MATLAB软件,拟合出折扣率与激活率之间的函数:
拟合图像如下:
函数误差较小,拟合较好。求出该模型可以帮助商家挽回更对沉默会员,发展成活跃会员,延长会员周期,提高会员忠诚度。