이전의 두 기사는 설명 고객 충성도 분석 모든 사이트에 대한 클릭 스트림 데이터를 기반으로 하고 사용 전자 상거래 웹사이트 사용자 분석을 , 그리고 직관적인 레이더 차트는 우리가 할 수있는 성능의 여러 지표에서 사용자에게 표시할 수 있습니다 레이더지도 그래픽으로 둘러싸인 지역은 단순히 사용자의 가치를 평가합니다. 각 지수는 체중 (전자 상거래 사이트는 시간의 기간에 명령 또는 거래의 볼륨을 완료하기 위해 사용자의 수를 더 신경을 지불할 수 등)가되면 평가하는 방법이 경우,이 질문이있을 수 있습니다 사용자의 통합 가치? 내 앞의 글에서 읽으면 - 분석 계층 프로세스 (AHP) , 당신이 만족스러운 해답을 발견했다고 생각 AHP이 문제를 해결할 수 있습니다. 다음은 분석적 계층 과정 고객 충성도 평가 및 전자 상거래 웹사이트 사용자 가치 점수를 사용하여 소개되었습니다 :

고객 충성도를 평가

네 지표에 의한 고객 충성도 - 사용자 액세스 빈도, 최근 접근 시간과 체류 시간과 평균을 의미 결정의 페이지 번호를 방문, 거기에 네 가지 지표는 더 분명 카테고리가없고, 동일한 수준에서 각 지표와 무관한 간주됩니다 우리는 단지 두 계층 모델을 구축해야합니다 :

우리는 고객 충성도의 지표 각각의 중량의 바닥을 계산해야하고, 오직 데이터를 얻기 위해이 주로 전문가 그룹이나 조사 연구 방법을 통해 기본 지표의 상대적인 무게를 알고 있어야, 그것은 네 가지 지표의 두 비율 사이에 추정되고있다 다음 표는 (9 척도를 사용하여) :

- 테이블의 데이터는 상호 매트릭스, 사용자의 비율은 주파수에 액세스하는 경우이다 "와"마지막 액세스 시간 "분석 기사 7 (1-9 규모, 수준을 볼의 정의) 후 해당입니다 양식 (3 호선, 2) 1 / 7의 모체 대각선 대칭의 가치 (3) 값이 양식의 라인 2. Pairwise 비교는 데이터의 대각선 쪽, 해당 값을 취할 반대편에 카운트 다운을 완료해야합니다.

　　 pairwise 비교 간의 지표, 이러한 테이블에 대한 데이터 "사용자 접근 주파수와 평균 체류 시간"등 데이터 불일치, 전체 매트릭스는 "평균 페이지 수를 비율 세를 참조하십시오. 하나는 평균 체류 시간의 비율을 추측한다 "와"평균 페이지뷰는 동등하게 중요한지, 1이지만, 실제 데이터의 비율 아래 3분의 1입니다. 그래서 당신은 pairwise 비교 프로세스는 두 지표 간의 관계에 대해 관심이 볼 수있는, 0.1보다 적은 전체 매트릭스 불일치로 이어질 것이 관계에 대한 유래, 무게를 계산하기 전에 불일치 계수 행렬은 없습니다 데이터 매트릭스가 채택됩니다.

각 색인 권 무게의 법률 매트릭스 연산자 계산의 수준 분석에 의한 결과의 표 pairwise 비교, 당신은 또한 분석 도구의 AHP를 사용하는 것이 좋습니다 여기를 달성할 수 Excel에서 단어를 잘 알고 있어야 할 정도로 뛰어난 경우 -이에서 전문가 선택 위의 트리 모델과 비슷한 건물 내부 도구, 그리고 지표의 테이블에 pairwise 비교 결과에 대한 입력은 소프트웨어가 자동으로 대상과 모델 CR (일관성 확률)에 상대적으로 각 지표의 무게를 계산합니다. 위의 모델, 입력 폼 데이터의 지표 pairwise 비교, 계산 소프트웨어 가져오기 CR = 0.05 <0.1가 있으므로 테스트를 통해 데이터, 당신은 추가로 각 지표의 가중치는 다음 가중 - 가중 공식에 액세스할 수 있습니다 :

고객 충성도 = 사용자 액세스 빈도 * 0.525 * 0.056가 + 평균 체류 시간 * 0.139이 + 야 페이지를 탐색하기 + 최근 접근 시간 * 0.279

이러한 결과에 따라 표준화된 각각의 지표 점수 데이터 가중치의 합계 의 사용자 충성도를 텍스트에서 두 사용자, 예를 들어, 10 백분 위수 점수 시스템을 사용, 계산 다음과 같이 고객 충성도 :

분석의 표고, 여러 평가 점수가 목표 지표에 대한 가중치를 집계 결과, 사용자의보다 직접적인 평가는, 위의 결과는 각 사용자 충성도 등급 계산 수 정렬할 수, 충성도를 선택 감독의 마케팅을 확장 맨.

전자 상거래 웹사이트의 사용자 가치를 평가

더 복잡한 여러 단계 해석 모델 위의 분석에 의해 인스턴스가, 분석적 계층 과정의 응용 프로그램이 일정한를 알고 있어야 다음, 분석적 계층 과정은 그것을 달성하는 방법인가? 다음과 같은 색인 시스템, 간단한 소개이 문서의 예 에 대한 전자 상거래 웹사이트 사용자 . 첫 번째 건물 평가 지수 시스템 모델, 전자 상거래 거래 데이터에서 얻은 지표가 신문에 따르면 정교 지표의 인덱스로 추가 층상 더 풍부, 당신은 그림과 같이, 3 계층 구조 모델을 설정할 수 있습니다 :

이 모델을 바탕으로, 당신은 계산 세번의 AHP를 사용해야합니다 :

1. 충성도와 사용자 가치의 무게의 소비 전력;
2. 최근 구입, 주파수를 구입하고 제품 카테고리 충성도 무게를 구입;
3. 평균적으로 각 지출과 체중의 소비 전력에 대한 지출의 가장 큰 단일 금액입니다.

지표 pairwise 비교 가중치는 각 단계에서 획득되었다 행렬을 계산하기 위해 CR 확률의 일관성은 상단 해당 지표의 각 지표의 가중치 계수를 계산하고, 궁극적으로 우리는 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다 :

사용자 가치 = 충성도 * 0.67 + 소비 용량 * 0.33

충성도 = 최근 구매 시간 * 0.12 구입 + 주파수 * 0.64 + 구매 제품 범주 * 0.24

지출 능력 = 평균 각 지출 * 0.67 높은 지출 + 단어 * 0.33

사용자 값을 직접 수식을 도출하실 수 있습니다

사용자 가치 = (가장 최근의 구매 시간 * 0.12는 구입 + 주파수 * 0.64 제품 범주 * 0.24의 + 구매) * 0.67 + * 0.33 (각 금액 * 0.67 + 단어 최대 지출 * 0.33의 평균 소비) →

사용자 가치 = 구매 시간 * 0.08 구입 + 주파수 * 0.43 + 구매 제품 범주 * 0.16 + * 0.22 + 단어 지출 * 0.11 평균 각각 지출

예제는 두 사용자가 자신의 전반적인 가치 점수, 다음 테이블을 계산하기 :

또한 중간 계층의 모델을 (충성도 및 지출 능력) 얻을의 색인을 계산할 수 분석적 계층 과정을 사용하여 얻은 결과의 분석에 궁극적인 목표 지표 (고객 가치) 등급을 계산하지만, 할뿐만 아니라, 테이블에서 볼 수있다 등급, 그래서 우리가 아래와 같이 강한 양적 수치 참조의 사용자 세그먼트를위한 웹사이트, 충성도 및 지출 전력 평가의 중요한 사용자에 대한 사용자의 가치 점수의 직접적인 비교뿐만 아니라, 수 :

- 100 임의의 참조를 위해 데이터 분산형 다이어그램 데이터의 샘플만을하고 어떤 실제를 대표하지 않습니다

위의 분산형의 줄거리는 그래프에서 농도 분포 (또는 점)의 midpoint이 다이어그램 간단 내에서 하위 블록의 포인트를 충족하기 위해, 넷으로 나눌 수 있습니다 수집된 고객 충성도 및 지출 전력 간단한 표시입니다 최단 거리 (가장 밀도)와 가장 긴 블록 분포 (대부분의 이산), 그리고 사실은 전자 상거래 웹사이트 사용자 기능의 분포에서 볼 수있는 가장 간단한 클러스터링의 하나로 볼 수있다 :

• 지역 근처의 세에 대한 더 충성도 및 지출 전력 등급을 분산뿐만 아니라 가장 일반적인 사이트의 고객 기반은 C 지역에서 볼 수있다;
• 지역 B의 사용자는 가장 가치있는 고객 (VIP)의 사이트지만, 숫자는 매우 드문, 10 % 미만이 될 수있다;
• 귀하의 사이트가 고급스러운 제품을 제공하는 경우 좀더 그들이 소비하는 것보다 고급 소비자의 사용자 기반이 아니라의 사이트입니다 지역의 간격 (충성 1-2, 8-9의 소비 전력),하지만 지출의 포인트가 높습니다 도매, 구매 서비스, 그 고객 기반이다 수있다;
• 지역 D 지출 파워 사용자는 강한 것은 아니지만 그들이 귀하의 사이트 충성도가 높은 팬들이 있으며, 이러한 사용자를 무시하지 마, 그들은 사이트의 오프라인 마케팅과 브랜드 명성 확산에 유리한 지지자 경향이 있습니다.

위의 분석 결과와 마찬가지로, 우리는 전자 상거래 사이트의 특정 특성이 결정 지원, 운영 방향 및 사이트에 대한 마케팅 전략을 제공하는 것으로 나타났습니다.

사실 분석 계층 과정 웹사이트 사용자의 평가의 응용에 초점을 맞춘이 문서는, 분석적 계층 과정은 사이트 사용자의 평가뿐만 아니라 적용, 동일 제품, 소스, 키워드 및보다 다른 어떤 관계보다, 웹 사이트 페이지에 적용 지표의 평가는 상상을 뛰어넘는 세월을 거슬러 올라가 수 키는 지표 평가 시스템의 시스템을 구축하는 방법이다. 당신이 확장의 좋은 아이디어가있다면, 그리고 나와 함께 의견의 교환을 환영합니다.

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