电商客户消费预测模型-基于数千万真实在线零售数据__企业调研_论文科研_毕业设计
之前发过
《谁主沉浮？银行，消金，互联网公司的精准营销_智慧营销完全解读》介绍了智慧营销/精准营销目的是降低运营成本。但精准营销可以带来很多额外收益，例如提高销售利润，提高客户忠诚度，降低客户流失率，提升运营能力和策略管理能力。上月发布的文章《RMF模型-实现银行信用卡用户分级_电商VIP客户挖掘(精准营销/智慧营销)》
介绍了如何运营RFM模型来挖掘VIP客户，从而节约运营成本，实现精准营销。
RFM是一种用于分析客户价值和细分客户的方法，常用于数据库营销和直接营销。它在零售和专业服务行业受到了特别的关注。
RFM顶多算是营销策略，今天Toby老师在上述两篇文章基础上，介绍一下电商客户消费预测模型。电商客户消费预测模型是基于人工智能，机器学习模型，可以精准量化预测客户将来购买行为。
商业背景-电子商务作为一个市场正在快速增长
由于众多的优势和好处，越来越多的人表示如今他们更喜欢在线购物而不是传统购物。近年来，买方的决策过程发生了巨大变化。买家在与销售人员交谈之前会在网上进行广泛的研究。买家也在网上和通过智能手机进行更直接的购买，从不涉足传统的实体店。互联网使做生意变得更加容易和快捷。它导致人们做生意的方式发生了变化，世界范围内的在线购物或电子商务趋势迅速增长。
电子商务系统提供有关客户的实时数据和分析。您可以查看人们如何与网站互动、他们对哪些产品感兴趣、他们在购物车中留下了什么以及平均购买量是多少。有价值的指标，允许您进行调整以满足客户的需求。
电子商务公司，例如亚马逊，京东，唯品会，淘宝，拼多多，美团希望对其客户进行细分，并根据这些细分确定营销策略。例如，希望组织不同的活动来留住对公司非常有利可图的客户，并为新客户安排不同营销活动。
电商精准营销/智慧营销的好处：
1.通过更好的产品可用性增加销售额。
2.通过更准确的库存分配减少变质 和更新鲜、更有吸引力的产品。
3.通过减少对安全库存的需求来增加库存周转率。
4.通过主动、 优化的降价促销获得更高的利润。
5.通过更好地了解容量需求和主动解决瓶颈，提高容量利用率和更可靠的履行。
6.通过 基于预测的 商店和配送中心班次优化降低人员成本。
机器学习模型-电商客户消费预测
电子商务公司能够自动利用零售销售和分类数据来进行更准确的短期预测。使用机器学习的预测模型可以自动计算复杂多变的消费者行为数据，使制造商能够以正确的调整预测以适应需求模式的变化。通过机器学习模型，欧美部分电商公司每周预测准确度超过 90%，旺季预测准确度提高 9 个百分点，以及使用零售商数据时预测准确度提高 10%。
机器学习不仅可以提高需求预测的准确性，还可以自动执行大量规划人员的工作，并且可以处理庞大的数据集——远远超过任何人类规划人员的能力。
为了生成准确的需求预测，系统必须能够处理可能影响需求的各种变量的大量数据。随着 大规模数据处理和内存计算的进步，现代需求规划系统可以在一分钟内进行数百万次预测计算，考虑的变量比以往任何时候都多。
机器学习模型可以计算消费者购物行为的成百上千个变量/因素，这超出了人类计算的能力。
解决方案
我们团队可提供基于机器学习的电商客户消费预测模型，实现客户分级，VIP客户挖掘，精准消费预测。
如果你有定制服务需求，例如企业建模，专利，论文，毕业设计，作业，可联系作者。
实战案例展示
我们以一家国外在线零售公司数据为案例，包含数千万数据集。
通过程序，我们公司可实现消费者用户画像，数据可视化分析，包括不同时间的消费统计，用于决策分析。
我们公司根据电商数据库中少数变量衍生出大量新的变量，突破技术瓶颈，用于建模使用。
模型读取数据后，快速并行化训练，最终生成具备自动化预测能力的机器学习模型。
模型实现对所有客户在未来一段时间购物消费的概率预测。概率值越大，说明客户未来消费可能性越大，反之亦然。
模型预测客户在未来一段时间是否继续消费，0表示不消费，1表示消费。
模型验证指标如下图，模型准确率accuracy达到0.938。
电商客户消费预测模型AUC达到0.94，光滑ROC曲线说明模型极其优秀预测能力。
电商客户消费预测模型ks达到0.7537，模型预测能力非常强。
电商客户消费预测模型商业背景，意义，和演示案例就为大家介绍到这里。如果大家有合作需求，可以留言。
电商客户消费预测模型-基于数千万真实在线零售数据
版权声明：文章来自公众号(python风控模型),未经许可，不得抄袭。遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
电商客户消费预测模型-基于数千万真实在线零售数据__企业调研_论文科研_毕业设计相关推荐
- 金融风控项目实战-银行信用卡流失预测模型_基于ANN神经网络_金融培训_论文科研_毕业设计
业务背景 根据央行公布的数据显示,全国性银行信用卡和借贷合一卡的发卡量增速从2017年同比增速26.35%的高点逐年下降,截至2020年同比增速降至4.26%.银行信用卡发卡增速明显放缓的背景下,预防 ...
- 银行信用卡流失预测模型_基于ANN神经网络_金融培训_论文科研_毕业设计
业务背景 根据央行公布的数据显示,全国性银行信用卡和借贷合一卡的发卡量增速从2017年同比增速26.35%的高点逐年下降,截至2020年同比增速降至4.26%.银行信用卡发卡增速明显放缓的背景下,预防 ...
- Allstate美国好事达保险公司理赔预测模型案例_企业科研_论文科研_毕业设计
概述 国好事达保险公司创建于1931年的美国好事达保险公司(Allstate)是美国第二大从事个人险种业务的财险和意外险保险公司, 并跻身于全美最大的15家人寿保险公司的行列.公司的总部设在芝加哥地区 ...
- 阿里云自研数据库支撑双11，助力电商客户订单峰值突破每秒20万笔
简介:阿里云自研数据库产品家族全面支撑双11活动,帮助客户从容应对流量高峰. 记者采访获悉,日前阿里云自研云原生数据库PolarDB.云原生数据仓库AnalyticDB等数据库产品家族全面支撑双11活 ...
- 跨境电商运营：亚马逊运营如何分析店铺数据
分析店铺数据,根据数据情况进行运营优化调整是亚马逊运营每天都要进行的工作.不过对于很多亚马逊新人来说,对于数据分析不是很了解,下面海熹跨境人才网给大家介绍关于亚马逊店铺数据分析的知识点,一起来了解一下 ...
- python 销量预测模型_如何做电商的销量预测模型？
平台前期做过一篇文章,以京东为案例,并回溯了实践中所使用到的需求预测的方法,现将文章作为回答,希望能给问者带来帮助. 关于京东 中国最大的零售平台之一,总用户超3亿,90%的订单可实现"当日 ...
- 某电商客户数据价值分析项目
目录 一.项目意义 二.项目流程 三.项目内容 1.导入数据 2.数据预处理 3.单变量分析 4.聚类分析-Kmeans算法 一.项目意义 客户价值分析就是一个客户分群问题,以客户为中心,从客户需求出 ...
- Java 电商订单管理设计,基于Java的电商网站的设计与实现
基于Java的电商网站的设计与实现 (获取作品请联系在线客服) 温馨提示:已经在本站下定的(原创)毕业设计(毕业论文)将不会再次出售!请你放心购买! 拟定毕业论文(设计)题目基于Java的电商网站的 ...
- 电商后台管理系统（基于SSM + Vue + Restful + jquery + axios）
1.项目架构 2.config配置 JdbcConfig public class JdbcConfig {@Value("${jdbc.driver}")private Stri ...
最新文章
- Dojo QuickStart 快速入门教程 (1) Why Dojo
- cpu使用率_单片机里面的CPU使用率是什么鬼？
- redis中不同value类型的存取操作方式
- HDU-3374 String Problem （最小表示法）
- php安装libpng,求助：libpng编译问题
- 智方8000系汽车配件进销存管理系统 v8.28 bt
- linux远程桌面太卡,确保远程桌面管理顺畅稳定的方法
- NB5.5源代码分析之服务端生成
- 68个Python内置函数详解，进阶必备
- 摄像机投影成像 matlab,使用matlab仿真三维物点的透视投影成像.doc
- 随笔记录2、Android端调用系统分享文件记录
- jstack排查cpu使用率过高
- 编译器报错The type of the expression must be an array type but it resolved to int.
- 关于mfc常用系统函数的使用及说明
- linux安装教程以及使用时遇到的问题和解决方法
- linux mysql命令行登录_Linux 操作MySQL常用命令行
- 有一种数叫回文数，正读和反读都一样，如12321便是一个回文数。编写一个程序，从命令行得到一个整数，判断该数是不是回文数。
- 医院需要什么样的集成平台
- 有哪些十分惊艳的书值得推荐？
- 【Reference Reading】MRI-only放射治疗的synthetic CT 生成方法的系统综述