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成都商城网站建设:如何建立电商用户综合评分模型

发布人:桔子科技    发布时间:2017-09-14 07:12:44    分享到:
文章主要介绍了如何利用层次分析法建立电商用户综合评分模型,希望能够对你有所帮助。

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)定义:是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。关于层次分析法的具体解释大家可以使用搜索引擎搜索,篇幅有限,我们暂不展开。

“你喜欢咔嚓一声的快照,还是一段小视频?”

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一. 用户综合评分模型建立

1.从短期和中长期两个角度考虑用户综合评分模型

现实场景:一个用户经常光顾你的网站,有时只是来看看,有时候顺便买点东西,在计算这个用户的价值的时候,应该怎么做?是看TA最近一次购买行为,还是考虑用户在整个时间段内的表现?老祖宗早就告诉我们了,“日久见人心”。显然,用户行为错综复杂,一次网站会话行为可能只是管中窥豹,观察期留的长一些,才能建立更合理的评分模型。

本文的目旨在电商网站的用户建立起一个评分模型,动态计算出每个User的价值得分。我们从目标-用户评分出发,综合短期和中长期两个角度抽象出影响用户得分的因素作为准则层,然后选择准则层相应的指标层数据,建立一套科学的评分模型。

从短期来看,我们会关注用户活跃在在网站/APP上发生的一系列细致动作,浏览重点页面,点击预购等。因此,我们将影响目标层用户得分的第一个因素称之为“活跃度”。从中长期角度来看,用户的“忠诚度”和“购买能力”对用户得分影响至关重要。至此,我们确定了目标层为“用户价值得分”,影响目标层的准则层包含“活跃度”,“忠诚度”和“购买能力”。

2.用户综合评分指标选择

准则层确定后,就涉及到选择衡量“活跃度”,“忠诚度”和“购买能力”关键指标。有几个重要的原则可以参考:

笔者和团队小伙伴共同讨论了一下,选定的适合我司电商用户的指标内容如下:

3.适合于电商网站的用户综合评分模型

时间选择上,我们选择先选取近3个月的用户行为数据进行研究,因此“活跃度”对应的时间是“近三个月最后一次活跃的时候,即最近1天”,“忠诚度”和“购买能力”看的是“最近3个月”这个中长期时间段。实际业务中,按照已有的规则建立好数据表,每一天的数据自动入库,用户的评分是呈现随日期滑窗积累的效果,因此我们前面提到的是动态计算用户得分。至此,我们的用户综合评分模型如下:

二. 层次分析法(AHP)确定权重

目前,市面上可以搜到很多解决层次分析问题的软件,但是笔主认为思维比工具更重要,因此本文采用大家电脑里都有的Excel来解决这个问题,这样我们能把主要精力集中在实现方法上,而不是工具操作上。在用Excel实实现AHP方法的时候,有两个重要问题需要解决:

构造判断矩阵:常见方法是小组投票,给出两两因素(例如A和B)间的比较值,1表示:A和B一样重要;3表示:A比B重要一些;5表示:A比B重要;7表示:A比B重要的多;9表示:A比B极其重要。这样,通过两两比较给出比较值,判断矩阵就出来了。如下图:可以看到“活跃度”,“忠诚度”和“购买能力”的判断矩阵

一致性检验:

三. 指标数据标准化

四. 数据验证和结果

五. 应用场景和意义

意义:

有一次我去做Speech的时候问了现场观众这样一个问题,听众的回答一半一半。相信,这个开头有点让大家难以取舍,以及……云里雾里。我们用电影胶片和快照进行类比,在时间维度上,从历史的一个时间点到现在,是一段时间胶片(中长期),如果用一个时间点去截这段时间胶片,得到的就是一个快照(短期)。

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