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武汉电商培训:如何做电商数据分析?

时间:2019-12-02 08:47来源:网络营销培训 作者:网络整理 点击:

做电商行业,会数据分析是很重要的,下面武汉电商培训小编跟大家详细说些主要的模型及算法

RFM模型(定义)

在众多的客户关系管理的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中,R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。

一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析,我们可以做以下几件事情:

1、建立会员金字塔,区分各个级别的会员,如高级会员、中级会员、低级会员,然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略,制定不同的营销活动。

2、发现流失及休眠会员,通过对流失及休眠会员的及时发现,采取营销活动,激活这些会员。

3、在短信、EDM促销中,可以利用模型,选取最优会员。

4、维系老客户,提高会员的忠诚度。

使用方法:可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组,然后组合使用,即可分出很多不同级别的会员。

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关联分析

关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲,就是只买了A商品的人,又有很多人买了B商品,那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘,主要使用的算法是Apriori算法,在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据,以最终确定商品之间的相关性。

除了Apriori算法外,还有许多其他的关联分析的算法,基本上也都是从Apriori发展而来,比如FPgrowth。关联分析在零售业中并不太实用,挖掘出来的关联度比较高的商品一般都是同类商品或者同品牌的商品,像“啤酒与尿布”这种,很少能够有。

使用方法:组套销售或者相关陈列等。

聚类分析

零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分,以支持精细化的营销活动,带来更大的营销效果,节省成本。Spss里面的聚类分析主要有两种K-means聚类和系统聚类。也可以在数据仓库中根据顾客购买的商品属性进行会员的聚类分析,这里就不需要算法的支持,只需要根据系统的已经有的商品分类,把购买过相同商品类别的顾客划分到一起。这种方法可能与公司的业务更加贴近。

聚类分析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,做好聚类分析,对企业将有很大的益处。

“之”字分析法

该种方法主要是有一种很明确的会员群体,然后通过分析这些会员群体的购买行为,提取这些购物行为的相似点,然后再通过这些相似点返回到整个数据里面,从中抽取更大的会员群体,以制定精准的营销。


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