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 2018年全国大学生数学建模竞赛论文C008.pdf

基于 RFMT 模型的百货商场会员画像描绘

摘要

电商的快速发展给零售运营商带来了较大的冲击，为了持续获取稳定的销售额和利润，零售运营商需完成对会员的管理与维系工作。完善会员画像，加强会员管理，维持会员稳定将使得零售业更好地发展。

本文利用该大型百货商场提供的会员信息以及消费明细，完善该商场的会员画像。本文从购买力、购买时间偏好、消费偏好三个维度分析会员的消费特征。以会员消费总金额、消费次数、商品购买数量代表会员购买力，同时按季节对会员消费行为进行分析，随后以特价商品、高价商品消费金额在会员总消费金额的占比分析会员的消费偏好。

为进一步说明会员群体给商场带来的价值，本文对比了会员与非会员的购买力。会员群体的消费总金额和商品购买数量略低于非会员群体，原因或是非会员群体人数较多。但是绘制两类群体的日消费金额曲线后可知，与非会员群体相比，会员的单日消费总金额增幅较大。

为刻画会员的购买力，本文建立了 RFMT 模型。分别选取会员最后一次消费的时间间隔、消费频率、总金额、单次购买最高金额作为指标，结合层次分析法得到相应指标的权重，并计算出每个会员的得分，会员得分则代表着会员的个人价值。利用 K-means 聚类的方法，根据会员得分进行聚类，得分较高的会员群体则为商场需要维护的会员群体。

为了合理地判断会员所处的生命周期，本文利用已构建的 RFMT 模型中的相关指标，再次使用 K-means 聚类的方法对该商场的会员进行聚类，将现有会员划分为活跃会员、沉默会员、流失会员三类，以便商场管理者对会员进行管理。

在会员的生命周期中，会员状态处于动态变化的过程。为了增加商场的利润，与发展新会员相比，促进非活跃会员转化为活跃会员会大大降低商场的成本。本文通过构建非活跃会员的相关指标，使用因子分析法，可计算得各非活跃会员激活率，激活率越高，则其被激活的可能性则越大。同时，本文以非活跃会员的特价商品消费金额在总消费金额中的占比作为非活跃会员对促销活动敏感度的反映，构建线性回归模型分析非活跃会员的激活率与促销活动之间的关系，结果表明，一定的促销活动有助于提升非活跃会员的激活率。

连带消费是商场经营的核心，本文选取销售数量排名前十的商品作为最受欢迎的商品，根据会员消费明细表，利用 Matlab 软件构建商品关联表，并使用Clementine 建立商品的关联规则。商场可对热门商品及其关联商品推出相应促销活动，同时通过广告投放、邮件推送等方式对促销活动进行推广。