Os dois artigos anteriores descreve a análise de fidelização dos clientes com base em dados click-stream para todos os sites e utilizado em e-commerce análise usuário do site , e gráfico de radar intuitiva pode mostrar ao usuário em vários indicadores de desempenho, podemos A área rodeada por os gráficos de mapas de radar para simplesmente avaliar o valor de um utilizador. Podemos ter esta questão, quando cada índice é o peso (como sites de comércio eletrônico podem prestar mais atenção ao número de usuários para completar ordens ou o volume de transações no período de tempo), neste caso como avaliar valor integrado do usuário? Se você ler o meu artigo anterior -, o Analytic Hierarchy Process (AHP) , acredito ter encontrado uma resposta satisfatória, o AHP pode resolver este problema. A seguir foram introduzidos utilizando o processo de avaliação analítica hierarquia e lealdade do cliente de e-commerce website pontuação valor usuários:

Avaliar a fidelidade do cliente

A lealdade do cliente por quatro indicadores - freqüência de acesso de usuário, tempo de acesso recente e tempo médio de permanência média e visitar a página de número de decisões, os quatro indicadores não existe uma categoria óbvia, e pode ser considerado independente de cada indicador no mesmo nível , só precisamos construir um modelo de duas camadas:

Temos de calcular a parte inferior do peso de cada um dos indicadores de fidelidade do cliente, e só precisa saber o peso relativo dos indicadores subjacentes, neste principalmente através do grupo de peritos ou métodos de pesquisa de pesquisa para obter os dados, presume-se entre quaisquer dois dos quatro indicadores a proporção de A tabela seguinte (usando 9 escala):

- Os dados na tabela é uma matriz recíproca, isto é, se a proporção de usuários para acessar frequência "e" último acesso em tempo de análise "que o artigo 7 (escala 1-9, a definição de ver o nível), o correspondente linha 2 da forma (3) o valor do valor da simetria matriz diagonal da forma (linha 3, 2) 1/7. Comparações de pares só precisa completar o lado diagonal dos dados, a contagem regressiva do outro lado para tomar os valores correspondentes.

　　 Indicadores entre a comparação de pares, a matriz inteira de inconsistências de dados, tais como dados sobre a mesa "freqüência de acesso do usuário eo tempo médio de residência", "média visitar todos os três da proporção do número de páginas. um deve inferir a proporção do tempo de residência médio "e" médio Pageviews é 1, que é igualmente importante, mas abaixo da proporção dos dados reais é 1/3. Assim você pode ver o processo de comparação pareada só se preocupam com a relação entre os dois indicadores, não há derivação da relação, o que levaria à inconsistência matriz inteira, a matriz dos coeficientes inconsistência antes de calcular o peso, apenas menos de 0,1 O matriz de dados pode ser adoptada.

Comparação Tabela pairwise dos resultados por análise de nível de lei cálculo operador matriz de cada peso direitos índice, se destacam o suficiente para estar familiarizado com as palavras em excel que também pode conseguir aqui recomendou o uso do AHP de ferramentas de análise - o perito a escolha neste ferramentas no interior do edifício semelhante ao modelo de árvore acima, em seguida, a entrada para os resultados da comparação de pares sobre a mesa de indicadores, o software será automaticamente calcular o peso de cada indicador em relação ao alvo e do modelo CR (probabilidade de consistência). Importação do modelo acima, as comparações pairwise dos indicadores os dados do formulário de entrada, o software calculou o CR = 0,05 <0,1, de modo que os dados através do teste, você pode ainda aceder ao peso de cada indicador, a fórmula ponderada ponderada seguinte:

A lealdade do cliente = freqüência de acesso do usuário * 0,525 + tempo de acesso recente * 0,056 + tempo de residência médio * 0,139 + média para navegar página * 0,279

Com base nesses achados, padronizado cada indicador dados pontuação soma ponderada de lealdade do usuário dos dois usuários em um texto, por exemplo, usando o sistema de pontuação percentil 10, o cálculo fidelidade do cliente da seguinte forma:

Acima do nível de análise, pontuação de avaliação por múltiplos resultados ponderados indicadores agregados a um alvo, uma avaliação mais direta do usuário, os resultados acima pode ser calculada para cada classificação de lealdade do usuário, pode classificar, selecionar a lealdade Topo expandir marketing dirigido.

Avaliar o valor do usuário do e-commerce website

Instância pela análise acima, a aplicação do processo de hierarquia analítica deve ter uma certa familiaridade, então o modelo de análise mais complexo multi-nível, o processo de hierarquia analítica é como conseguir isso? O seguinte sistema de indexação, por exemplo neste artigo para uma breve introdução para usuários de e-commerce do site . O primeiro edifício de avaliação modelo de sistema de índice, os indicadores obtidos a partir dos dados de transações de comércio eletrônico é mais abundante, mais estratificada pelo índice de indicadores elaborados de acordo com o jornal, você pode estabelecer um modelo de estrutura de três camadas, como mostrado:

Com base neste modelo, você precisa usar três vezes AHP para calcular:

1. Lealdade e poder de compra do peso do valor do usuário;
2. Recentemente adquirido, compra de freqüência e comprar o produto peso lealdade categorias;
3. A média de cada despesa ea maior quantidade única de gastos com o poder aquisitivo do peso.

Indicadores de pesos comparador emparelhadas foram obtidos em cada etapa, a consistência da probabilidade de CR para calcular a matriz, o cálculo dos coeficientes de peso de cada indicador sobre os indicadores superiores correspondentes, e, finalmente, podemos obter os seguintes resultados:

Valor = Usuário lealdade * 0,67 + 0,33 * capacidade de consumo

Fidelidade = tempo recente compra * 0,12 + freqüência de compra * 0,64 + Comprar Produto categorias * 0,24

Poder de compra = despesa média, cada * 0,67 + 0,33 * palavra de o maior gasto

Valor usuário pode obter uma fórmula direta:

Valor = Usuário (o tempo de compra mais recente * 0,12 + frequência de compra * 0,64 + compra de categorias de produtos * 0,24) * 0,67 + (consumo médio de cada montante * 0,67 + despesa palavras no máximo * 0,33) * 0,33 →

Valor user = tempo de compra * 0,08 + frequência de compra * 0,43 + produto Comprar categorias * 0,16 + 0,22 * + * 0,11 gastos palavras média gastos cada

Exemplo dois usuários para calcular a sua pontuação de valor global, a tabela a seguir:

Pode ser visto a partir da tabela, não só para calcular os indicadores de metas finais (valor do cliente) classificações na análise dos resultados obtidos usando o processo de hierarquia analítica, mas também capaz de calcular o índice de obter o modelo na camada do meio (potência lealdade e gastos) classificações, para que possamos não só uma comparação direta de pontuação do usuário valor para um usuário importante dos votos de fidelidade site, e os gastos de energia para os segmentos de usuários de uma referência quantitativa forte numérica, como mostrado abaixo:

- 100 amostras aleatórias de dados de dados diagrama de dispersão apenas para referência e não representa nenhum real

O gráfico de dispersão das opções acima é uma simples exibição de lealdade do cliente e poder aquisitivo, reunidas a partir do gráfico o ponto médio da distribuição de intensidade (ou pontos) pode simples diagrama dividido em quatro, para atender os pontos do bloco sub-no a distância mais curta (mais densa) e distribuição de blocos de mais longa (mais discreta), e, de facto, pode ser visto como um agrupamento do mais simples pode ser visto a partir da distribuição de comércio electrónico utilizador características do Web site:

• Distribuída mais classificações de fidelidade e os gastos de energia para o três perto da região, mas também a base de clientes mais comum site pode ser visto a partir da região C;
• Utilizadores na região B é o local dos clientes mais valiosos (VIP), mas o número é bastante raro, pode ser inferior a 10%;
• Um ponto de intervalo intensivo na região A (lealdade 1-2, o poder aquisitivo de 8-9), que é o local de base avançada do consumidor usuário, não mais do que consomem, mas a despesa é alta, se o site é fornecer os bens de luxo atacado, serviços de compra, que pode ser é que a base de clientes;
• Usuários do poder aquisitivo região D não é forte, mas eles são fãs leais de seu site, não ignore esses usuários, eles tendem a ser apoiante favorável do site de marketing off-line e disseminação reputação da marca.

Similar à análise acima, descobrimos que certas características de e-commerce site para fornecer apoio à decisão, a direção operacional e estratégia de marketing para o site.

Este artigo que incide sobre as aplicações do Analytic Hierarchy Process uma avaliação do usuário do site, na verdade, o processo de hierarquia analítico válido não só para a avaliação dos usuários do site, o mesmo se aplica para as páginas de sites, produtos, fontes, palavras-chave e mais nenhum outro envolvido do que avaliação dos indicadores podem ser dispostos em camadas, o fundamental é como estabelecer um sistema de indicadores de sistema de avaliação. Se você tiver uma idéia melhor da expansão, e boas-vindas a troca de comentários com mim.

»Neste artigo, o BY-NC-SA acordo, reproduzido por favor especificar fonte: A análise dos dados » "user sistema de classificação de valor

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