之前發(fā)過《誰主沉??？銀行，消金，互聯(lián)網(wǎng)公司的精準(zhǔn)營銷_智慧營銷完全解讀》介紹了智慧營銷/精準(zhǔn)營銷目的是降低運營成本。但精準(zhǔn)營銷可以帶來很多額外收益，例如提高銷售利潤，提高客戶忠誠度，降低客戶流失率，提升運營能力和策略管理能力。上月發(fā)布的文章《RMF模型-實現(xiàn)銀行信用卡用戶分級_電商VIP客戶挖掘(精準(zhǔn)營銷/智慧營銷)》介紹了如何運營RFM模型來挖掘VIP客戶，從而節(jié)約運營成本，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

RFM是一種用于分析客戶價值和細分客戶的方法，常用于數(shù)據(jù)庫營銷和直接營銷。它在零售和專業(yè)服務(wù)行業(yè)受到了特別的關(guān)注。

【資料圖】

RFM頂多算是營銷策略，今天Toby老師在上述兩篇文章基礎(chǔ)上，介紹一下電商客戶消費預(yù)測模型。電商客戶消費預(yù)測模型是基于人工智能，機器學(xué)習(xí)模型，可以精準(zhǔn)量化預(yù)測客戶將來購買行為。

商業(yè)背景-電子商務(wù)作為一個市場正在快速增長

由于眾多的優(yōu)勢和好處，越來越多的人表示如今他們更喜歡在線購物而不是傳統(tǒng)購物。近年來，買方的決策過程發(fā)生了巨大變化。買家在與銷售人員交談之前會在網(wǎng)上進行廣泛的研究。買家也在網(wǎng)上和通過智能手機進行更直接的購買，從不涉足傳統(tǒng)的實體店?；ヂ?lián)網(wǎng)使做生意變得更加容易和快捷。它導(dǎo)致人們做生意的方式發(fā)生了變化，世界范圍內(nèi)的在線購物或電子商務(wù)趨勢迅速增長。

電子商務(wù)系統(tǒng)提供有關(guān)客戶的實時數(shù)據(jù)和分析。您可以查看人們?nèi)绾闻c網(wǎng)站互動、他們對哪些產(chǎn)品感興趣、他們在購物車中留下了什么以及平均購買量是多少。有價值的指標(biāo)，允許您進行調(diào)整以滿足客戶的需求。

電子商務(wù)公司，例如亞馬遜，京東，唯品會，淘寶，拼多多，美團希望對其客戶進行細分，并根據(jù)這些細分確定營銷策略。例如，希望組織不同的活動來留住對公司非常有利可圖的客戶，并為新客戶安排不同營銷活動。

電商精準(zhǔn)營銷/智慧營銷的好處：

1.通過更好的產(chǎn)品可用性增加銷售額。

2.通過更準(zhǔn)確的庫存分配減少變質(zhì) 和更新鮮、更有吸引力的產(chǎn)品。??

3.通過減少對安全庫存的需求來增加庫存周轉(zhuǎn)率。

4.通過主動、 優(yōu)化的降價促銷獲得更高的利潤。

5.通過更好地了解容量需求和主動解決瓶頸，提高容量利用率和更可靠的履行。

6.通過 基于預(yù)測的 商店和配送中心班次優(yōu)化降低人員成本。

機器學(xué)習(xí)模型-電商客戶消費預(yù)測

電子商務(wù)公司能夠自動利用零售銷售和分類數(shù)據(jù)來進行更準(zhǔn)確的短期預(yù)測。使用機器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型可以自動計算復(fù)雜多變的消費者行為數(shù)據(jù)，使制造商能夠以正確的調(diào)整預(yù)測以適應(yīng)需求模式的變化。通過機器學(xué)習(xí)模型，歐美部分電商公司每周預(yù)測準(zhǔn)確度超過 90%，旺季預(yù)測準(zhǔn)確度提高 9 個百分點，以及使用零售商數(shù)據(jù)時預(yù)測準(zhǔn)確度提高 10%。

機器學(xué)習(xí)不僅可以提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，還可以自動執(zhí)行大量規(guī)劃人員的工作，并且可以處理龐大的數(shù)據(jù)集——遠遠超過任何人類規(guī)劃人員的能力。

為了生成準(zhǔn)確的需求預(yù)測，系統(tǒng)必須能夠處理可能影響需求的各種變量的大量數(shù)據(jù)。隨著 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和內(nèi)存計算的進步，現(xiàn)代需求規(guī)劃系統(tǒng)可以在一分鐘內(nèi)進行數(shù)百萬次預(yù)測計算，考慮的變量比以往任何時候都多。

機器學(xué)習(xí)模型可以計算消費者購物行為的成百上千個變量/因素，這超出了人類計算的能力。

解決方案

重慶未來之智信息技術(shù)咨詢服務(wù)有限公司可提供基于機器學(xué)習(xí)的電商客戶消費預(yù)測模型，實現(xiàn)客戶分級，VIP客戶挖掘，精準(zhǔn)消費預(yù)測。

我們提供公司正規(guī)發(fā)票，項目合同。如果你有定制服務(wù)需求，例如企業(yè)建模，專利，論文，畢業(yè)設(shè)計，作業(yè)，可聯(lián)系up主。

實戰(zhàn)案例展示

我們以一家國外在線零售公司數(shù)據(jù)為案例，包含數(shù)千萬數(shù)據(jù)集。

通過程序，我們公司可實現(xiàn)消費者用戶畫像，數(shù)據(jù)可視化分析，包括不同時間的消費統(tǒng)計，用于決策分析。

我們公司根據(jù)電商數(shù)據(jù)庫中少數(shù)變量衍生出大量新的變量，突破技術(shù)瓶頸，用于建模使用。

模型讀取數(shù)據(jù)后，快速并行化訓(xùn)練，最終生成具備自動化預(yù)測能力的機器學(xué)習(xí)模型。

模型實現(xiàn)對所有客戶在未來一段時間購物消費的概率預(yù)測。概率值越大，說明客戶未來消費可能性越大，反之亦然。

模型預(yù)測客戶在未來一段時間是否繼續(xù)消費，0表示不消費，1表示消費。

模型驗證指標(biāo)如下圖，模型準(zhǔn)確率accuracy達到0.938。

電商客戶消費預(yù)測模型AUC達到0.94，光滑ROC曲線說明模型極其優(yōu)秀預(yù)測能力。

電商客戶消費預(yù)測模型ks達到0.7537，模型預(yù)測能力非常強。

電商客戶消費預(yù)測模型商業(yè)背景，意義，和演示案例就為大家介紹到這里。如果大家有商業(yè)合作需求，可以留言。

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