使用關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)現(xiàn)交叉銷(xiāo)售

發(fā)布時(shí)間:2018-06-22 14:44 | 編輯:恒全教育 | 298 次瀏覽
廣西臻實(shí)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所特約分析師 陳虹堅(jiān)/文一、業(yè)務(wù)背景交叉銷(xiāo)售是企業(yè)結(jié)合客戶(hù)需求,提高現(xiàn)有客戶(hù)客單價(jià)的一種營(yíng)銷(xiāo)方式。實(shí)現(xiàn)交叉銷(xiāo)售對(duì)于企業(yè)而言意義非凡:一是使銷(xiāo)售行為更容易成功,將產(chǎn)品或服務(wù)推銷(xiāo)給一個(gè)現(xiàn)有客戶(hù)比推銷(xiāo)給新客戶(hù)更容易成功;二是使客戶(hù)忠誠(chéng)度增加,經(jīng)濟(jì)學(xué)上的經(jīng)驗(yàn)表明,持有兩項(xiàng)產(chǎn)品的客戶(hù)流失率為55%,而持有四種產(chǎn)品以上的客戶(hù)流失率幾乎為零;三是提升企業(yè)盈利能力,交叉銷(xiāo)售實(shí)現(xiàn)在提升銷(xiāo)售的同時(shí)...

廣西臻實(shí)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所特約分析師  陳虹堅(jiān)/文 

一、業(yè)務(wù)背景

交叉銷(xiāo)售是企業(yè)結(jié)合客戶(hù)需求,提高現(xiàn)有客戶(hù)客單價(jià)的一種營(yíng)銷(xiāo)方式。實(shí)現(xiàn)交叉銷(xiāo)售對(duì)于企業(yè)而言意義非凡:一是使銷(xiāo)售行為更容易成功,將產(chǎn)品或服務(wù)推銷(xiāo)給一個(gè)現(xiàn)有客戶(hù)比推銷(xiāo)給新客戶(hù)更容易成功;二是使客戶(hù)忠誠(chéng)度增加,經(jīng)濟(jì)學(xué)上的經(jīng)驗(yàn)表明,持有兩項(xiàng)產(chǎn)品的客戶(hù)流失率為55%,而持有四種產(chǎn)品以上的客戶(hù)流失率幾乎為零;三是提升企業(yè)盈利能力,交叉銷(xiāo)售實(shí)現(xiàn)在提升銷(xiāo)售的同時(shí)降低新客戶(hù)獲取的成本,提高單個(gè)客戶(hù)的貢獻(xiàn)度,從而實(shí)現(xiàn)更高的盈利。

對(duì)于企業(yè)而言,實(shí)現(xiàn)交叉銷(xiāo)售,首先需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi),進(jìn)而可以對(duì)用戶(hù)進(jìn)行推薦,更多時(shí)候,需要從海量的購(gòu)買(mǎi)記錄中尋找交叉銷(xiāo)售的機(jī)會(huì)。Apriori算法作為最具影響力的挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在零售、電信及網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)等眾多領(lǐng)域,成為最經(jīng)典和常用的分析方法之一。

二、Apriori算法

Apriori算法是一種挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法,使用候選項(xiàng)集通過(guò)設(shè)定一些指標(biāo)找出頻繁項(xiàng)集。項(xiàng)集是產(chǎn)品的任意組合,頻繁項(xiàng)集就是經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品組合,反映了大部分人的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣。簡(jiǎn)而言之,Apriori算法是要發(fā)現(xiàn)大部分客戶(hù)一起購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品A、B,建立A→B或B→A的關(guān)系式。

布爾運(yùn)算(Boolean)通過(guò)對(duì)兩個(gè)以上的物體進(jìn)行并集、差集、交集的運(yùn)算,從而得到新的物體形態(tài)。算法的基本思想如下:

1.如果一個(gè)項(xiàng)集不是頻繁項(xiàng)集,那么任何包含它的項(xiàng)集也一定不是頻繁項(xiàng)集。也就是說(shuō),同時(shí)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品A和B的人很少,那么同時(shí)購(gòu)買(mǎi)A、B和C的人就更少了。

2.如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁項(xiàng)集,那么它的任何子集也是頻繁項(xiàng)集,也就是說(shuō),購(gòu)買(mǎi)A、B和C的人多,那么購(gòu)買(mǎi)A和B的人就更多了。

三、Apriori算法的主要指標(biāo)

Apriori算法有5個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):項(xiàng)集/頻繁項(xiàng)集、支持度、置信度、提升度、強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

指標(biāo)1、項(xiàng)集/頻繁項(xiàng)集

項(xiàng)集是所有產(chǎn)品及其任意組合,一個(gè)項(xiàng)即為一個(gè)產(chǎn)品或者組合,在多數(shù)客戶(hù)的訂單中頻繁出現(xiàn)的那些項(xiàng)就是頻繁項(xiàng)集。

指標(biāo)2、支持度

   根據(jù)項(xiàng)在全部客戶(hù)記錄中出現(xiàn)的頻率,可稱(chēng)為支持度。支持度體現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則的普遍性。

指標(biāo)3、置信度

對(duì)于那些經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品,他們之間存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,怎么定義關(guān)系的強(qiáng)弱,就涉及到置信度指標(biāo)。

置信度是指客戶(hù)在持有一個(gè)產(chǎn)品(或者一組產(chǎn)品)的前提下,還持有其他產(chǎn)品的概率,置信度體現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性。

指標(biāo)4、提升度

滿(mǎn)足條件的事件,相比不滿(mǎn)足條件的事件,發(fā)生增加的可能性。計(jì)算公式:Lift(A→B)=CONF(A→B)/SUPP(B)

指標(biāo)5、強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則

諸如A→B,購(gòu)買(mǎi)A的情況下又購(gòu)買(mǎi)B的事件,稱(chēng)為關(guān)聯(lián)規(guī)則。其中,滿(mǎn)足最小支持度閥值和最小置信度閥值的關(guān)聯(lián)規(guī)則稱(chēng)為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,規(guī)則即普遍又可靠。

四、Apriori算法的基本步驟

Apriori算法主要包括以下幾個(gè)步驟:

1.數(shù)據(jù)輸入:按照格式要求準(zhǔn)備數(shù)據(jù),一般包含用戶(hù)ID和產(chǎn)品名稱(chēng)兩個(gè)字段??赏瑫r(shí)設(shè)定支持度閥值、置信度閥值。

2.生成項(xiàng)值:根據(jù)出現(xiàn)的全部產(chǎn)品,生成全體項(xiàng)集。

3.計(jì)算項(xiàng)集的支持度:針對(duì)每個(gè)項(xiàng),分別計(jì)算支持度,同時(shí)去除小于支持度閥值的項(xiàng),得到頻繁項(xiàng)集。

4.計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度:針對(duì)頻繁項(xiàng)集,建立諸如A→B的全部關(guān)聯(lián)規(guī)則,計(jì)算置信度,同時(shí)去除小于最小置信度閥值的規(guī)則。

5.將強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則直觀展示出來(lái)。

6.規(guī)則分析:從業(yè)務(wù)角度出發(fā),分析規(guī)則的實(shí)際意義,提取具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

五、SAS實(shí)現(xiàn)

SAS EM有專(zhuān)門(mén)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊,可以交互式操作。一般包括三段代碼:

STEP1:為建模創(chuàng)建事物數(shù)據(jù)庫(kù),即為分析準(zhǔn)備一個(gè)虛擬環(huán)境,不產(chǎn)生分析結(jié)果。

STEP2:用于生成項(xiàng)集并根據(jù)支持度閥值得到頻繁項(xiàng)集,當(dāng)產(chǎn)品項(xiàng)很多時(shí),運(yùn)算量會(huì)較大。頻繁項(xiàng)集輸出到列表ASC_RESULT中。

STEP3:利用頻繁項(xiàng)集構(gòu)造滿(mǎn)足最小置信度閥值的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,并直觀展示出來(lái),輸出到列表RLA_RULES中。

部分代碼清單如下:

PROC DMDB

DATA=Asso_Datsrc

OUT=_null_

DMDBCAT=Tmp2;

ID Csr_Id;

CLASS Prod;

TARGET Prod;

RUN;

PROC ASSOC

DMDBCAT=TMP2

DATA=Assoc_Datsrc

OUT=Asc_Result

PCTSUP=10

ITEMS=4;

CUSTOMER Car_Id;

TARGET Prod;

QUIT; 

PROC RULEGEN

   IN=Asc_Result

   OUT=Rla_Rules

MINCONF=60;

QUIT;


備注:

1.廣西臻實(shí)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所業(yè)務(wù)范圍:

●投資項(xiàng)目評(píng)估、經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)、項(xiàng)目數(shù)據(jù)處理、項(xiàng)目融資、投資項(xiàng)目策劃、社會(huì)經(jīng)濟(jì)咨詢(xún)等。

●專(zhuān)業(yè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析評(píng)估:為眾多投資人提供專(zhuān)業(yè)項(xiàng)目分析服務(wù),減少投資風(fēng)險(xiǎn);

●撰寫(xiě)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析報(bào)告:為項(xiàng)目方編寫(xiě)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析報(bào)告;

●提供融資服務(wù):項(xiàng)目融資與項(xiàng)目分析工作緊密相連,是項(xiàng)目分析工作價(jià)值的體現(xiàn);

●項(xiàng)目理財(cái)策劃:項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的關(guān)健是現(xiàn)金流,是數(shù)據(jù)真實(shí)的體現(xiàn), CPDA重要的工作是對(duì)未來(lái)運(yùn)營(yíng)情況的判…

2.廣西數(shù)據(jù)分析師探討交流QQ群:117268053

3.業(yè)務(wù)咨詢(xún)電話(huà):0771-5862703/18978862530 韋勛峰經(jīng)理


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