大型百货商场会员画像描绘模型

翟术风

【摘 要】本文以2018年全国大学生数学竞赛高职高专组C题为原材料，通过对会员和非会员的基础信息、消費记录与消费金额等资料进行研究，挖掘出该商场消费群体的差异和会员消费特征变量，建立会员购买力识别模型和活跃状态识别模型，实现对每一位会员的精准画像描绘。计算出非活跃性会员激活率和商品连带率，并根据此数据商家将策划促销活动，提高商场的经营效益。

【关键字】模型;购买力;激活率;连带率

中图分类号： TP311.13文献标识码： A文章编号： 2095-2457（2019）03-0130-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.03.054

Model of Large department store member portrait depicting

ZHAI Shu-feng

（Guangzhou Civil Aviation College， Guangdong Guangzhou 510403， China）

【Abstract】This article uses the 2018 National College Students Mathematics Competition High Vocational College Group C as the raw material. Through the research on the basic information， consumption records and consumption amount of members and non-members， the differences between the consumer groups of the shopping malls and the consumption of members are explored. The consumer characteristic variable establishes the member purchasing power recognition model and the active state recognition model to realize accurate portrait depiction for each member. Calculate the inactive membership activation rate and the product-linked rate， and based on this data， the merchant will plan the promotion to improve the operating efficiency of the mall.

【Key words】Model; Purchasing power; Activation rate; Joint rate

0 引言

随着移动终端的不断发展，人们越来越多的使用网络带来的便捷服务，用户画像的分析与挖掘尤其重要。在电子商务邻域，如阿里巴巴的淘宝、天猫，偏女性化的唯品会，偏互联网金融的蚂蚁花呗等他们都通过对不同行业客户画像的研究与分析与社交网络的客户画像建立逻辑对应。深入研究客户的消费习惯、使用痕迹等信息，挖掘客户群体特征，提供精准的定制服务，细化服务，提高客户满意度，从而给企业带来更高的商业价值，影响并改变人们的生活方式与生活习惯。网络化竞争愈演愈烈，传统大型百货商场的客流量不断下降，会员不断流失，普惠型折扣促销手段的吸引力明显不足，并且随着消费升级，为消费者提供一对一的定制商品和服务，精准营销是提高消费满意度成为提高商场利润的突破口。

精准营销的前提就是对客户的精准识别和定位，而会员画像正是解决这一问题。会员画像即会员信息标签化，商场通过收集与分析消费者的社会属性、生活习惯、消费行为等信息数据，提取关键消费特征变量，建立识别模型，计算每一位客户的购买力和购买喜好。会员画像为企业提供简便而充足的信息基础，帮助企业快速挖掘精准定位用户群体和用户需求等极具商业价值的信息。百货商场需要有针对性的实施营销策略来加强与会员的良好关系，完善会员画像描绘是急需解决的问题，实现对会员的精细化管理，精准推送商品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。

本文从统计分析和建模的角度出发，探索会员画像建立的各个阶段与过程，从中归纳与总结较为通用的客户画像模型。

1 会员购买力模型

为了讨论会与与非会员的差异以及会员的基本属性资料和消费记录向量与购买力的关系，建立会员购买力模型，要将原始材料中的数据进行预处理，具体分以下两步进行：第一，排除会员的消费后剩下的所有消费数据生成一个数据文件Nvip_consume，删除所有有缺失的记录;第二，合并会员基本属性资料和消费记录资料生成一个数据文件Vip_consume，删除消费次数小于72且缺少个人信息的记录，删除缺少消费信息的记录。

对会员与非会员的消费金额、购买次数和平均消费额经独立样本t检验均存在显著性差异（P<0.05），会员消费金额、购买次数和平均消费额均高于非会员。会员消费金额贡献了商场价值的84.67%，是商场价值的主要来源。会员与非会员的消费次数经独立样本t检验存在显著性差异（P<0.05），会员消费次数高于非会员消费次数。会员人群的性别构成女性（89.23%）占比远远高于男性（10.77%）。会员的年龄构成，除去20岁以下（视为未就业人群）和70岁以上（视为高龄人群）年龄组，20-30岁年龄组持卡人数大于其他年龄组段持卡人数。会员平均消费额女性低于男性，考虑到男女性别比例相差悬殊，将性别按照一般人群性别构成比标准化后得到会员消费额女性高于男性，更符合实际情况。

会员消费金额受年龄、性别、入会时长的影响，建立多元回归分析模型Y=7085.67X1+687.395X2+10.7436X3+5X4。其中X1是購买次数， X2是年龄，X3是入会时长，X4是性别，Y是消费金额。

2 生命周期和状态划分的数学模型

会员对于生存周期我们主要采用生存分析相关方法;生存分析采用cox回归;会员状态为二分类变量，要先给出评判何为活跃的标准，主要考虑logistic回归。生存分析既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。

生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点：生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。

在某些领域的分析中，常常用追踪的方式来研究事物的发展规律。结局变量确定为退出会员，那生存时间即为整个会员的时间，删失则为直到如今（或者统计结束）以及为会员。

Cox风险比例模型如下：Y1=-0.04166Z1+0.57673Z2-0.03918Z4+0.48862Z8。其中Z1为年龄，Z2为年龄，Z3为性别，Z4为会员注册月份，Z8为总折扣，Y1为风险比例。

3 会员生命周期中非活跃会员的激活率的数学模型

我们采用logistic回归来确定激活率和商场促销活动之间的关系模型，Y2=-2.8460+0.2442S2-0.0140S3-0.0302S4+2.7365S5-0.4125S6。其中为S2性别，S3为出生的月份，S4为注册会员月份，S5为积分，S6为折扣。

非活跃会员转化为活跃会员的方法多种多样，通过增加用户对产品的粘性，提高推广引入流量的转化率。可开展各种活动，一类是网站拉新的活动，通过品牌和渠道的推广合作来引流，增加网站访问量和用户量;第二类是网站的营销活动，主要是基于企业盈利的产品提高订单成交量和营销转换率，表现为新品上线和多样产品的促销;第三类是用户运营活动，行之有效的SNS营销有助于发挥老用户口碑带来更多新用户。

4 结论

本文从统计分析和建模的角度出发，探索会员画像建立的各个阶段与过程，从中归纳与总结较为通用的客户画像模型。分析该商场会员的消费特征，比较会员与非会员群体的差异，会员的总消费金额、购买次数和平均消费金额均高于非会员，贡献了商场价值的84.67%，是商场价值的主要来源。针对会员的消费情况建立刻画每一位会员购买力的数学模型。以便能够对每个会员的价值进行识别。作为零售行业的重要资源，会员具有生命周期（会员从入会到退出的整个过程），会员的状态（比如活跃和非活跃）也会发生变化，建立会员生命周期和状态划分的数学模型，使商场管理者能够更有效地对会员进行管理。建立数学模型计算了会员生命周期中非活跃会员的激活率，即从非活跃会员转化为活跃会员的可能性，并从实际销售数据出发，确定激活率和商场促销活动之间的关系模型。

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