基于RFM模型的商场会员画像的建模与验证

针对某大型百货商场会员画像描绘中的聚类问题进行研究,阐述RFM模型构建用户聚类的建模方法和实现的过程。采用最近消费时间、某段时间间隔内消费次数、消费总金额为模型的三个指标,利用Python软件的K-means算法完成聚类实验。实验结果证明K-means算法很好地实现了聚类性能,同时表明所提出的RFM模型建模方法对会员画像描绘是有效的,从而为商场制定有针对性的会员营销策略提供数据支撑。

基于RFM模型的会员画像描绘研究

根据我国某二线城市的一大型百货商场的流水数据和会员基本信息统计数据,研究了大型百货商场会员画像描绘问题。通过建立RMF会员价值识别模型,利用Excel和Access对该商场给出的数据进行处理连接、数据清洗、统计分析,利用MATLAB进行编程处理数据,从而按不同需求对会员画像描绘进行完善,得出优化模型。会员画像描绘研究使商场能有效管理会员,并借助模型有效改进各类促销活动,从而使实体零售行业得以更好地发展。

基于“用户画像”的精准营销数学模型

在大数据时代,完善“会员画像”描绘,挖掘消费数据,加强对现有会员的精细化管理,实施会员细分和精准营销,不仅能够维系会员的忠诚度,给商场带来更大的利润,还能够节约商场的营销成本。文章从营销的角度构建了精准营销细分模型,并以百货商场的销售数据为对象,利用SPSS工具对会员进行细分,并根据著名的“尿布与啤酒的故事”,采用FP-Growth算法对会员消费数据进行关联分析,从而可以对商品实施连带销售。