Die beiden vorherigen Artikel beschreibt die Analyse der Kundenbindung auf Clickstream-Daten für alle Websites basieren und in E-Commerce-Website-Benutzer-Analyse , und intuitive Netzdiagramm kann dem Anwender bei verschiedenen Indikatoren für die Leistung zeigen, können wir Der durch die Radar-Karte Grafiken umgeben zu bewerten einfach den Wert eines Benutzers. Wir haben vielleicht diese Frage, wenn jeder Index ist das Gewicht (z. B. E-Commerce-Sites kann mehr Aufmerksamkeit auf die Zahl der Nutzer zahlen, um Aufträge oder das Volumen der Transaktionen in der Zeit komplett), in diesem Fall, wie die Evaluierung integrierten Wert des Anwenders? Wenn Sie meine bisherigen Artikel zu lesen - der Analytic Hierarchy Process (AHP) , ich glaube, Sie haben eine befriedigende Antwort gefunden, kann der AHP dieses Problem lösen. Die folgenden Personen wurden eingeführt mit dem Analytic Hierarchy Process Assessment Kundenbindung und E-Commerce-Website-Nutzer Wert der Gäste:

Bewerten Sie die Kundenbindung

Kundenbindung durch vier Indikatoren - Benutzer Zugriff Frequenz, letzte Zugriffszeit und mittlere Verweildauer und durchschnittliche besuchen Sie die Seite Reihe von Entscheidungen, sind die vier Indikatoren gibt es keine offensichtliche Kategorie, und kann als unabhängig von den jeweiligen Indikator auf dem gleichen Niveau sein , brauchen wir nur einen Zwei-Schicht-Modell zu erstellen:

Wir müssen den unteren Teil des Gewichts der einzelnen Indikatoren für die Kundenbindung zu berechnen, und müssen nur das relative Gewicht der zugrunde liegenden Indikatoren kennen, dies vor allem durch die Expertengruppe oder Umfrageforschung Methoden, um die Daten zu erhalten, wird es zwischen beliebigen zwei der vier Indikatoren der Anteil der davon ausgegangen, Die folgende Tabelle (mit 9-Skala):

- Die Daten in der Tabelle ist eine reziproke Matrix, das heißt, wenn der Anteil der Nutzer Zugriff auf Frequenz "und" Zeitpunkt des letzten Zugriffs "-Analyse, dass Artikel 7 (1-9 Skala, die Definition der Ebene zu sehen), dann wird das entsprechende Zeile 2 der Form (3) der Wert der Wert der Diagonalen der Matrix Symmetrie der Form (Zeile 3, 2) 1/7. Paarweise Vergleiche müssen nur die diagonalen Seite der Daten, der Countdown auf der anderen Seite, um die entsprechenden Werte annehmen abzuschließen.

　　 Indikatoren zwischen den paarweisen Vergleich, die gesamte Matrix von Dateninkonsistenzen, wie Daten auf dem Tisch "Benutzer Zugriff Frequenz und die mittlere Verweilzeit", "durchschnittlich besuchen alle drei der Anteil der Anzahl der Seiten. sollte man folgern, den Anteil der durchschnittlichen Verweildauer "und" Durchschnittliche Anzahl an Seitenzugriffen ist 1, was ebenso wichtig ist, aber unterhalb der Anteil der Ist-Daten ist 1/3. Sie sehen also kann der paarweisen Vergleich Prozess nur über die Beziehung zwischen den beiden Indikatoren zu kümmern, gibt es keine Ableitung der Beziehung, die auf die gesamte Matrix Inkonsistenzen führen würde, die Inkonsistenz Koeffizientenmatrix vor der Berechnung des Gewichts, nur weniger als 0,1 Der Data Matrix verabschiedet werden kann.

Tabelle paarweisen Vergleich der Ergebnisse von Ebene Analyse des Rechts Matrix Betreiber Berechnung des jeweiligen Index Rechte Gewicht, wenn Sie Excel genügend vertraut zu sein mit den Worten in Excel, die auch hier zu erreichen empfohlen mit der AHP von Analyse-Tools können - die Experten die Wahl in diesem Werkzeuge im Inneren des Gebäudes ähnlich zu den obigen Baum-Modell, wird anschließend in den paarweisen Vergleich Ergebnisse auf dem Tisch von Indikatoren, die Software wird automatisch berechnet das Gewicht jedes Indikators gegenüber dem Target und dem Modell CR (Konsistenz Wahrscheinlichkeit). Import der oben genannten Modell, paarweise Vergleiche der Indikatoren in der Eingabemaske Daten, die Software berechnet die CR = 0,05 <0,1, so dass die Daten durch den Test, Sie können weiter auf das Gewicht der einzelnen Indikatoren, die folgende gewichtete gewichteten Formel zugreifen:

Kundenloyalität = Benutzer Zugriff Frequenz * 0,525 + letzten Zugriffszeit * 0,056 + mittlere Verweilzeit * 0,139 + Durchschnitt Seite zu blättern, um * 0,279

Basierend auf diesen Ergebnissen haben wir standardisierte jeder Indikator Punktzahl Daten gewichtete Summe der Loyalität der Benutzer zwei Benutzern in einem Text, zum Beispiel mit dem 10-Perzentil-Scoring-System, die Berechnung Kundenbindung wie folgt:

Oberhalb der Ebene der Analyse, Auswertung ergibt mehrere Punktzahl gewichtet aggregiert an eine Ziel-Indikatoren, eine direktere Beurteilung der Benutzer, die obigen Ergebnisse für die einzelnen Benutzer Loyalität Rating berechnet werden kann, können zu sortieren, wählen Sie die Loyalität Top Expand gerichtete Marketing.

Bewerten Benutzer Wert von e-Commerce-Website

Beispielsweise durch die obige Analyse, die Anwendung des Analytic Hierarchy Process sollte eine gewisse Vertrautheit haben, dann umso komplexer Multi-Level-Analyse-Modell, ist der Analytic Hierarchy Process, wie man es erreichen? Der folgende Index-System, zum Beispiel in diesem Artikel auf eine kurze Einführung zu E-Commerce-Website-Nutzer . Das erste Gebäude Auswertung Index-System-Modell, die Indikatoren aus den E-Commerce-Transaktion erhaltenen Daten häufiger, weiter stratifiziert nach dem Index der Indikatoren ausgearbeitet, so das Blatt ist, können Sie eine Dreischicht-Struktur-Modell, wie gezeigt:

Basierend auf diesem Modell, müssen Sie dreimal AHP nutzen zu berechnen:

1. Loyalität und Kaufkraft des Gewichts des Benutzers Wert;
2. Vor kurzem erworben haben, erwerben und zu bestellen Frequenz Produktkategorien Loyalität Gewicht;
3. Die durchschnittliche Ausgaben und jeweils die höchste einzelne Betrag der Ausgaben auf die Kaufkraft des Gewichts.

Indikatoren paarweisen Vergleich Gewichte bei jedem Schritt erhalten wurden, die Konsistenz der Wahrscheinlichkeit des CR, um die Matrix zu berechnen, die Berechnung der Gewichtskoeffizienten jedes Indikators auf die oberen entsprechenden Indikatoren, und letztendlich können wir folgende Ergebnisse erhalten:

User-Wert = 0,67 Loyalität * + * 0,33 Verbrauchskapazität

Loyalty = letzten Kauf Zeit * 0,12 + Häufigkeit des Kaufes * 0,64 + EUR 0,24 * Produktkategorien

Kaufkraft = durchschnittliche Ausgaben je 0,67 * 0,33 * + Wort des höchsten Ausgaben

User-Wert ableiten kann eine direkte Formel:

User-Wert = (der jüngste Kauf Zeit * 0,12 + Häufigkeit des Kaufes * 0,64 + Kauf von Produktkategorien * 0.24) * 0.67 + (Durchschnittsverbrauch von jedem Betrag * 0,67 + Wörter Maximum Ausgaben * 0,33) * 0,33 →

User-Wert = Kauf Zeit * 0,08 + Häufigkeit des Kaufes * 0,43 + EUR 0,16 * Produktkategorien * + 0,22 + 0,11 * Wörter Ausgaben durchschnittlichen Ausgaben je

Beispiel zwei Anwender ihre gesamte Wert des Gastes, in der folgenden Tabelle zu berechnen:

Es kann aus der Tabelle ersichtlich ist, nicht nur um das ultimative Ziel Indikatoren (Customer Value) bewerten in der Analyse der Ergebnisse, die mit Analytical Hierarchy Process berechnen, sondern auch in der Lage, den Index bekommen Sie das Modell in der mittleren Schicht (Loyalität und Kaufkraft) zu berechnen Ratings, so dass wir nicht nur den direkten Vergleich des Benutzers Wert Punktzahl für eine wichtige Nutzer der Website, Loyalität und Kaufkraft Bewertungen für den Benutzer Segmente einer starken quantitativen numerischen Referenz, wie unten dargestellt:

- 100 Stichproben von Daten Streudiagramm Daten nur als Referenz und stellen keine tatsächlichen

Das Streudiagramm der oben ist eine einfache Anzeige der Kundenbindung und Kaufkraft, versammelten sich aus dem Graphen der Mittelpunkt der Intensitätsverteilung (oder Punkte) Diagramm einfach lassen sich in vier geteilt, um die Punkte des Sub-Block innerhalb der gerecht der kürzeste Abstand (dichtesten) und Block-Verteilung der längsten (die meisten diskreten), und tatsächlich kann als eines der einfachen Clustering gesehen werden kann von der Verteilung von E-Commerce-Website-Benutzer-Funktionen zu sehen:

• Verteilte mehr Loyalität und Kaufkraft Bewertungen für die drei in der Nähe der Region, sondern auch die häufigste Stelle Kundenstamm kann aus der C-Region gesehen werden;
• Benutzer in der Region B ist die Website der wertvollsten Kunden (VIP), aber die Zahl ist sehr selten, kann weniger als 10% sein;
• Ein Punkt der intensiven Intervall in der A-Region (1-2 Loyalität, die Kaufkraft von 8-9), die der Website von fortschrittlichen Verbraucher Nutzer, nicht mehr, als sie verbrauchen, aber die Ausgaben hoch ist, wenn Ihre Website ist es, die Luxusgüter bieten Großhandel, Dienstleistungen kaufen, können sie werden, ist, dass Kundenbasis;
• Die Nutzer der Region D Kaufkraft ist nicht stark, aber sie sind treue Fans von Ihrer Website, nicht ignorieren diese Benutzer, neigen sie dazu günstige Unterstützer der Website offline Marketing und Brand Reputation verteilt werden.

Ähnlich wie bei der obigen Analyse fanden wir, dass bestimmte Merkmale von E-Commerce-Website, um die Entscheidungsfindung, operativen Leitung und Marketing-Strategie für den Standort liefern.

Dieser Artikel, der über die Anträge des Analytic Hierarchy Process eine Auswertung der Website-Benutzer in der Tat konzentriert sich die Analytic Hierarchy Process nicht nur auf die Auswertung der Nutzer einer Site gilt, gilt dies auch für die Web-Site-Seiten, Produkte, Quellen, Schlüsselwörter und andere beteiligten sich mehr als Beurteilung von Indikatoren geschichtet werden kann, ist der Schlüssel, wie ein System von Indikatoren Bewertungssystem zu schaffen. Wenn Sie eine bessere Vorstellung von der Ausdehnung haben, und begrüßen den Austausch von Kommentaren mit mir.

»In diesem Papier, die BY-NC-SA Vereinbarung, reproduziert bitte angeben Quelle: Die Datenanalyse » "Nutzwert Rating-System

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1. Die Analyse der E-Commerce-Website-Nutzer
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3. Lifetime Value der Nutzer einer Site
4. Vergleichende Analyse auf Basis von Benutzer-Segmente
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