簡述基于Python的女裝電商公司用戶價值分析

?廣西南寧臻實項目數據分析師事務所特約分析師 陳虹堅/文

　　一、分析背景及目標

　　近年來,隨著信息時代、網絡時代的到來，企業關注的重點由產品轉向了用戶，如何更了解和吸引更多的用戶逐步成為企業的核心問題。本文通過購買某品牌女裝的用戶數據進行模型的構建，為企業區分不同價值的用戶，識別出高價值的用戶。對不同價值的用戶提供差異化、針對性及個性化的服務，制定相應的營銷策略，進而實現企業銷售的增長。

　　二、分析思路

　　(一)數據的提取

　　從電商公司的訂單數據中，抽取近2年的用戶購買詳細數據，總共有80000余條記錄，其中包含了會員卡信息、入會時間、性別、年齡、地域、累計購買金額、累計購買次數、最近消費時間、消費間隔、享有折扣率、累計積分等25個字段。

　　(二)數據預處理

　　首先，通過對數據進行初步分析，使用pandas對部分缺失值、異常值等滿足清洗條件的數據進行丟棄。其次，因為原始數據中字段太多，根據企業用戶價值模型，選擇與用戶價值指標相關的9個字段，刪除與其不相關或弱相關的字段。第三，對原始數據進行數據變換，將其轉換為適應挖掘任務及算法的適當格式。通過對原始數據的處理，提取出6個指標，為解決指標間取值范圍差異較大，數據量級給分析帶來的影響，使用Python對數據進行標準差標準化處理，約定指標取值范圍。處理完成后，形成A,B,C,D,E,F,6個屬性的數據。

　　(三)分析模型建立

　　1.聚類分析

　　采用K-Means聚類算法對用戶數據進行分類，結合該企業女裝業務聚成4類。K-Means聚類算法位于scikit-learn庫下的聚類子庫，部分代碼示例如下。

　　#-*- coding:utf-8 -*-

　　Import pandas as pd

　　From sklearn.cluster import kmeans

　　Inputfile=’../tmp/Zaradata.xls’

　　K=4

　　Data=pd.read_excel(inputfile)

　　Kmodel=kmeans(n_clusters=k,n_job=4

　　Kmodel.fit(data)

　　Kmodel.cluster_centers_

　　Kmodel.labels_

　　部分代碼示例

　　聚類結果如下表。

　　類別聚類個數ABCDEF

　　類1213361.0031.5490.189-0.9761.4621.869

　　類297682.4492.1731.9741.6672.1471.753

　　類338693-0.768-1.867-1.695-1.984-1.228-2.214

　　類4179471.2470.9821.361-0.2450.3391.226

　　2.客戶價值分析

　　根據聚類的結果，可以區分四個等級的用戶類別，分別為重點維系類用戶、主要拓展類用戶、挽留類用戶、一般用戶，每種用戶都有其明顯的特征。

　　重點維系類用戶主要拓展類用戶挽留類用戶一般用戶

　　入會時間長短長短

　　累計購買金額高高高低

　　購買次數高低高低

　　最近消費距今時長短長長長

　　折扣率高高高低

　　客單價高高高低

　　(1)重點維系類用戶

　　這類用戶享有的折扣率高，最近購買店內商品多，購買的次數或金額高，他們是企業的高價值用戶，對企業的貢獻大，但占比卻小。企業應將資源及關注度投放到這類用戶上，對優質用戶進行差異化的管理和一對一的營銷服務，提高這類用戶的滿意度，進而提高忠誠度，延長優質客戶生命周期和其高水平的消費。

　　(2)主要拓展類用戶

　　這類用戶享有的折扣率高，最近購買店內商品低，購買商品的次數低，但是單價金額高。這類用戶一般成為會員的時間短，但卻是企業的潛在高價值用戶，雖然當前價值并不是很高，但卻有相當大的潛力。企業需要努力促使這類用戶增加店內消費，逐步成為優質客戶。

　　(3)挽留類用戶

　　這類用戶享有的折扣率高，購買的次數或金額高，但是已經較長時間沒有在店內進行消費，該類用戶價值變化的不確定性很高，由于這類用戶衰退的原因各不相同，因此，掌握客戶的最新信息，維持與客戶的互動就顯得尤為重要。企業應該結合這些用戶最近一段時間的消費時間，消費金額，消費喜好等特征，采取一定的營銷及刺激方式，延長客戶的生命周期。

　　(4)一般用戶

　　這類用戶享有的店內折扣率低，較長時間沒有在店內消費，歷史消費的次數及金額不高，入會時間短。這類用戶屬企業的低價值用戶，有可能在產品促銷時才會進行消費。

　　根據每類用戶的特征，對各類用戶群體進行價值排名，結果如下表所示，針對不同的用戶特點及喜好，提供不同的產品及服務，延長高價值用戶的生命周期，提升優質用戶的數量和價值，防范重要挽留用戶的流失，設法提高一般用戶的客單價。

　　用戶類型排名價值

　　用戶分類21重點維系類用戶

　　用戶分類42主要拓展類用戶

　　用戶分類13挽留類用戶

　　用戶分類34一般用戶

　　三、分析結果的應用

　　(一)會員服務

　　企業的會員體系一般分為若干等級：白金會員、黃金會員、銀卡會員、普通會員。會員消費達到一定的金額就能上升相應檔次，獲得高級別的會員服務及消費折扣，但相當多的用戶并沒有意識到企業的會員體系給自己消費帶來的優惠和折扣，就需要企業根據用戶分析的結果，針對不同的用戶，提供差異化的互動及有針對性的營銷，在提高用戶消費滿意度的同時，也增加了企業的營業額。

　　(二)積分兌換

　　企業積分體系中，最能夠吸引用戶的莫過于使用消費積分兌換代金券的服務。企業可以結合不同類型的用戶消費特點，現有積分、會員升級差額及高等級會員享有的特權等條件，增加重點維系類用戶的消費金額，提升主要拓展類用戶的購物體驗，對挽留類用戶進行再次喚醒，一般用戶進行刺激消費，進而提升企業的營業額。

　　(三)營銷組合

　　在店內進行搭配銷售的同時，可以考慮與非同質類產品的企業進行合作，使用戶在其他企業的消費過程中獲得本企業的積分，盡可能增強用戶與企業的聯系，進而使企業品牌保持在用戶心目中的曝光率，再根據不同的用戶群體采取不同的營銷活動及用戶維護方式，提高用戶的忠誠度。

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