之前發(fā)過《誰主沉浮？銀行，消金，互聯(lián)網公司的精準營銷_智慧營銷完全解讀》介紹了智慧營銷/精準營銷目的是降低運營成本。但精準營銷可以帶來很多額外收益，例如提高銷售利潤，提高客戶忠誠度，降低客戶流失率，提升運營能力和策略管理能力。上月發(fā)布的文章《RMF模型-實現銀行信用卡用戶分級_電商VIP客戶挖掘(精準營銷/智慧營銷)》介紹了如何運營RFM模型來挖掘VIP客戶，從而節(jié)約運營成本，實現精準營銷。

RFM是一種用于分析客戶價值和細分客戶的方法，常用于數據庫營銷和直接營銷。它在零售和專業(yè)服務行業(yè)受到了特別的關注。

RFM頂多算是營銷策略，今天Toby老師在上述兩篇文章基礎上，介紹一下電商客戶消費預測模型。電商客戶消費預測模型是基于人工智能，機器學習模型，可以精準量化預測客戶將來購買行為。

商業(yè)背景-電子商務作為一個市場正在快速增長

由于眾多的優(yōu)勢和好處，越來越多的人表示如今他們更喜歡在線購物而不是傳統(tǒng)購物。近年來，買方的決策過程發(fā)生了巨大變化。買家在與銷售人員交談之前會在網上進行廣泛的研究。買家也在網上和通過智能手機進行更直接的購買，從不涉足傳統(tǒng)的實體店?；ヂ?lián)網使做生意變得更加容易和快捷。它導致人們做生意的方式發(fā)生了變化，世界范圍內的在線購物或電子商務趨勢迅速增長。

電子商務系統(tǒng)提供有關客戶的實時數據和分析。您可以查看人們如何與網站互動、他們對哪些產品感興趣、他們在購物車中留下了什么以及平均購買量是多少。有價值的指標，允許您進行調整以滿足客戶的需求。

電子商務公司，例如亞馬遜，京東，唯品會，淘寶，拼多多，美團希望對其客戶進行細分，并根據這些細分確定營銷策略。例如，希望組織不同的活動來留住對公司非常有利可圖的客戶，并為新客戶安排不同營銷活動。

電商精準營銷/智慧營銷的好處：

1.通過更好的產品可用性增加銷售額。

2.通過更準確的庫存分配減少變質 和更新鮮、更有吸引力的產品。??

3.通過減少對安全庫存的需求來增加庫存周轉率。

4.通過主動、 優(yōu)化的降價促銷獲得更高的利潤。

5.通過更好地了解容量需求和主動解決瓶頸，提高容量利用率和更可靠的履行。

6.通過 基于預測的 商店和配送中心班次優(yōu)化降低人員成本。

機器學習模型-電商客戶消費預測

電子商務公司能夠自動利用零售銷售和分類數據來進行更準確的短期預測。使用機器學習的預測模型可以自動計算復雜多變的消費者行為數據，使制造商能夠以正確的調整預測以適應需求模式的變化。通過機器學習模型，歐美部分電商公司每周預測準確度超過 90%，旺季預測準確度提高 9 個百分點，以及使用零售商數據時預測準確度提高 10%。

機器學習不僅可以提高需求預測的準確性，還可以自動執(zhí)行大量規(guī)劃人員的工作，并且可以處理龐大的數據集——遠遠超過任何人類規(guī)劃人員的能力。

為了生成準確的需求預測，系統(tǒng)必須能夠處理可能影響需求的各種變量的大量數據。隨著 大規(guī)模數據處理和內存計算的進步，現代需求規(guī)劃系統(tǒng)可以在一分鐘內進行數百萬次預測計算，考慮的變量比以往任何時候都多。

機器學習模型可以計算消費者購物行為的成百上千個變量/因素，這超出了人類計算的能力。

解決方案

重慶未來之智信息技術咨詢服務有限公司可提供基于機器學習的電商客戶消費預測模型，實現客戶分級，VIP客戶挖掘，精準消費預測。

我們提供公司正規(guī)發(fā)票，項目合同。如果你有定制服務需求，例如企業(yè)建模，專利，論文，畢業(yè)設計，作業(yè)，可聯(lián)系up主。

實戰(zhàn)案例展示

我們以一家國外在線零售公司數據為案例，包含數千萬數據集。

通過程序，我們公司可實現消費者用戶畫像，數據可視化分析，包括不同時間的消費統(tǒng)計，用于決策分析。

我們公司根據電商數據庫中少數變量衍生出大量新的變量，突破技術瓶頸，用于建模使用。

模型讀取數據后，快速并行化訓練，最終生成具備自動化預測能力的機器學習模型。

模型實現對所有客戶在未來一段時間購物消費的概率預測。概率值越大，說明客戶未來消費可能性越大，反之亦然。

模型預測客戶在未來一段時間是否繼續(xù)消費，0表示不消費，1表示消費。

模型驗證指標如下圖，模型準確率accuracy達到0.938。

電商客戶消費預測模型AUC達到0.94，光滑ROC曲線說明模型極其優(yōu)秀預測能力。

電商客戶消費預測模型ks達到0.7537，模型預測能力非常強。

電商客戶消費預測模型商業(yè)背景，意義，和演示案例就為大家介紹到這里。如果大家有商業(yè)合作需求，可以留言。

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