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数据挖掘系列篇之会员分析

说到数据挖掘,就不得不说到会员分析。老生常谈的问题,包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化,从过去做产品,到现在做会员服务,从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。凡是接触到会员分析这块,都会谈到会员分级和忠诚度这些话题。至于为什么从零售到金融,从线下到线上都在谈这个,原因也是因为20%的客户创造了80%的价值。我们要从海量的会员中挑出这创造价值的20%,给他们更好的服务。他们是我们最忠诚的用户,是我们的沉淀用户,是我们品牌口碑宣传的关键。这部分会员表现出来的特点就是高频高消费高活跃度,不需要花太大的成本来推广,作为商家可以花更多的时间在服务上。

先来说说会员分级,不管是QQ会员、还是taobao会员、亦或是京东会员等,都是希望用户能够从最底层的潜在用户发展到VIP会员,刺激用户的消费,提高用户的忠诚度,通过一些bonus的offer来吸引。

如QQ会员:

QQ会员在原有通过累积活跃天数来获取相应QQ等级增长的基础上,还可以根据会员等级来加速QQ等级的增长。即是能增加每天的在线时长,从而累积更多的活跃天数,获得更高的QQ等级。

更灵活的QQ等级成长制度,更快的QQ等级成长速度,仅供QQ会员用户尊享!让您获得更多回报,QQ等级快速提升!

数据挖掘系列篇之会员分析

淘宝的消费者会员等级是以交易为基础的,1元=1分,不同分值对应不同的会员等级。会员等级越高,能享受的特权越多,包括购物、服务、生活等。另外,基于网购行为,淘宝匹配设计了简单的勋章成就,作为虚拟自我价值的体现,在淘江湖等社区中,等级和勋章可以体现一个人的购物经验,以得到更多人的认可。与其他网站不同,淘宝的会员等级是按照0.25%/天衰减的,这也是激励用户稳定消费的一种手段。

数据挖掘系列篇之会员分析

再比如京东,京东商城的会员等级划分为4个,从低到高分别是铜牌会员、银牌会员、金牌会员和钻石会员。不同等级都需要不同的成长值。成长值达到2000就能成为银牌会员、成长值达到10000就能成为金牌会员、成长值达到30000的就成为钻石会员。

数据挖掘系列篇之会员分析

1、登陆:每天登录一次可以获得5个成长值。

2、购物:购物成长值的获取以结算金额X购物行为评级倍数的计算方式来获取。

3、购物天数:一个月内有三天进行购物,且订单已完成的次月可以获取100成长值。

4、评价:购物完成后,对产品进行评价,评价审核成功后可以获得20个成长值。

5、晒单:在京东中对产品晒单,前5名晒单的客户可以获得20个成长值。

而像其他的微博、人人网、豆瓣等各类网站基本上都是类似。通过不同的会员分层,来彰显你与众不同的身份和地位。

如果你是做数据的,现在还把很久之前的RFM模型搬来套的话,难免有些老掉牙了。但RFM却为我们打开会员分级的大门,所以我们还是要感谢RFM。

数据挖掘系列篇之会员分析

整个会员的生命周期发展规律或者产品也是,都遵循从潜伏、到活跃、到顶峰、最后逐渐的流失。

数据挖掘系列篇之会员分析

找到这些潜在用户,怎么挖掘他们的价值。这里面主要涉及到关联分析,所使用到得营销就是向上营销和交叉营销。

向上营销(Up Marketing):根据既有客户过去的消费喜好,提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。

交叉营销(Cross Marketing):从客户的购买行为中发现客户的多种需求,向其推销相关的产品或服务。

计算关联规则挖掘中的2个关键指标

——支持度(Support)和置信度(Confidence):

支持度=购买了A和B商品(集合G)的人数/所有购买过商品(集合U)的人数

置信度=购买了A和B商品(集合G)的人数/购买了A商品(集合A)的人数

得到这两个指标之后,需要为这两个指标设立一个最低门槛,即最小支持度和最小置信度。因为在用户的购买行为中,购买A商品的用户可能不仅购买B商品,还购买了C、D、E……等一系列商品,所以我们需要分别算出所有这些组合的支持度和置信度,只有满足比如支持度>0.2,置信度>0.6的这些商品组合才可以认为是有关联的,值得推荐的。

对于活跃的用户,我们需要掌握好他们的消费RFM(时间、频次和金额),给他们的offer响应的转化率相比较潜在用户会轻松超出很多。常见的数据挖掘中应用到得是预测LR、RF,根据过往他们的消费历史数据来训练。

而针对流失的用户我们需要不需要挽回呢?我们之前零售测算过的成本发现通过挽回用户的方式得不偿失,成本很高。相比较潜在和活跃用户,流失用户是累觉不爱。比如我挽回他,需要5元,而他创造的价值可能就只有1毛。像关注公众号类似,我已经添加关注了公众号,并关注了一段时间,最终取消关注的情况大多是真心不爱。你再挽回有些强扭的瓜不甜。

会员画像

会员画像就是一堆标签库。

数据挖掘系列篇之会员分析
数据挖掘系列篇之会员分析

围绕会员价值的数据挖掘有很多,会员价值包括历史价值、当前价值、影响价值和未来价值。比例大致在2:5:1:2 。所以当你在给会员价值打分的时候,需要结合他多方面的影响来权重考虑。

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