信息化 - 数据挖掘 - 挖掘持续性购买行为.ppt
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1、探勘持續性購買行為以銷售資料為例指導教授:許中川 博士研究生:林勇助 林旻宏智慧型資料庫系統實驗室1報告大綱n研究動機n研究目的n研究架構n持續性購買探勘演算法n實驗與結果n結論2研究動機n賣場收集大量而龐雜的會員交易記錄n相關研究重點大多在於顧客特徵發掘及產品銷售之關聯性n分析與探討持續性購買行為3研究目的n建構持續性購買顧客探勘演算法 n挖掘出各產品之持續性購買顧客清單,協助行銷策略制定 n評估持續性購買顧客探勘演算法之績效4RFM模型n常用於評估顧客對企業忠誠度或貢獻度nRFM由三個維度組成nRecency:最近購買時間nFrequency:購買次數nMonetary:購買金額n本研究採
2、用RFM為顧客持續購買力5研究架構 VIPPRODUCTPOS前置處理權重敏感度分析持續性購買顧客個別績效分析持續性購買顧客探勘方法Dynamic RFMCustomer QuintilesStone RFMBehavior Quintiles顧客具購買持續性假設檢驗高購買頻率顧客預測能力檢驗6持續性購買探勘演算法n傳統RFM方法nStone RFMStone,1989nCustomer QuintilesMiglautsch,2000nBehavior QuintilesMiglautsch,2000n改良式動態RFM7Stone RFMnRn本季:R=24n距今六個月內:R=12n距今九個
3、月內:R=6n今年:R=3nFn購買次數乘上4nMnmax消費金額*10%,9 n如此是要避免購買頻率低卻大量消費金額的情形 8顧客五等分法nRn將顧客交易資料依最近購買時間由近至遠分成五等分,分別給予5至1分 nFn將顧客交易資料依購買次數由多至少分成五等分,分別給予5至1分 nMn將顧客交易資料依購買金額由多至少分成五等分,分別給予5至1分 9行為五等分法nR n前03個月間:得分5 n前46個月間:得分4 n前712個月間:得分3 n前1324個月間:得分2 n25個月前:得分1 nFn購買頻率只購買一次者得分為1n計算其餘顧客之頻率平均,購買頻率少於平均者得分為一等分n重覆此法直到分為
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