百货商场用户画像描绘and价值分析(下)
目录
- 内容概述
- 数据说明
- 技术点
- 主要内容
- 4 会员用户画像和特征字段创造
- 4.1 构建会员用户基本特征标签
- 4.2 会员用户词云分析
- 5 会员用户细分和营销方案制定
- 5.1 会员用户的聚类分析及可视化
- 5.2 对会员用户进行精细划分并分析不同群体带来的价值差异
内容概述
本项目内容主要是基于Python的“百货商场用户画像描述与价值分析”,里面有详细的数据预处理、数据可视化和数据建模等步骤。同时,针对传统RFM模型进行了改进,构造了LRFMP模型来分析客户价值,挖掘客户价值的八个字段,并通过WordCloud形式展现了出来,可以对会员用户进行精准画像。
数据说明
数据集分为两部分,.xlsx结尾的是会员信息表,.csv结尾的是销售流水表。其中,会员信息表共有将近19万条记录,销售流水表共有接近189万条记录。
两个表包含了如会员卡号,消费产生时间,性别,出生时间,商品编码,销售数量,商品售价,消费金额,商品名称,此次消费的会员积分,收银机号,单据号,柜组编码,柜组名称,等级时间等 15 个特征。
- L(入会程度):3个月以下为新用户,4-12个月为中等用户,13个月以上为老用户
- R(最近购买的时间)
- F(消费频次):次数20次以上的为高频消费,6-19次为中频消费,5次以下为低频消费
- M(消费金额):10万以上为高等消费,1万-10万为中等消费,1万以下为低等消费
- P(消费积分):10万以上为高等积分用户,1万-10万为中等积分用户,1万以下为低等积分用户
技术点
- 数据预处理:包括去重去缺失值、异常值处理、变量重编码和时间序列数据处理方式等;
- 数据可视化:饼图、柱状图、折线图、雷达图和复合图等绘制方式等;
- 特征创造和数据建模:从海量连续数据中创造出性别、消费偏好、入会程度、最近购买的时间、消费频次、消费金额、消费积分等类别数据,建模部分主要通过标准化和归一化数据来对比KMeans聚类的轮廓系数结果。
主要内容
4 会员用户画像和特征字段创造
4.1 构建会员用户基本特征标签

说明积分这一列没有存在异常值


查看登记时间和消费产生的时间是否存在异常值,即大于2018-01-03

筛掉两列异常时间的数据

说明单个会员有多条消费记录数

可以先筛选每位会员,然后依据各个字段对进行运算,求出对应的LRFMP
自定义一个函数来实现两列数据时间相减

开始登记的时间 和 最后一次消费的时间

调用函数

会员消费的总次数:
会员消费的总金额:
会员的积分总数:

创造一列特征字段“消费时间偏好”(凌晨、上午、中午、下午、晚上)

会员消费的时间偏好,在多项记录中取众数

会员性别

开始构建对应的特征标签


构建会员用户业务特征标签
取DataFrame之后转置取values得到一个列表,再绘制对应的词云,可以自定义一个绘制词云的函数,输入参数为df和会员卡号


查看数据的基本特征

描述性统计

开始对数据进行分组

保存数据

4.2 会员用户词云分析
开始绘制用户词云,封装成一个函数来直接显示词云

随机查找一个会员来绘制用户画像


5 会员用户细分和营销方案制定
5.1 会员用户的聚类分析及可视化
先对数据进行标准化处理

对数据进行聚类


构造一个绘制聚类可视化效果雷达图的函数




从上面可以看出,标准化后的数据聚类效果相较于归一化的更好,且从轮廓系数和聚类雷达图也可以看出,聚类数最佳为2。因此,下面我们使用聚类数为2的标准化数据进行聚类,得到两类客户的LRFMP均值数据,以此来判断两者之间的差异
5.2 对会员用户进行精细划分并分析不同群体带来的价值差异
以聚类数为2贴上对应的标签

统计一下两类用户之间的差异,发现两类客户之间数量相差过大

用均值来计算两类样本之间的LRFMP




从上面可以看出,标签为1的客户消费频次、消费金额和消费积分均远大于标签为0的客户,且这类客户所占的比例仅有2.3%,可以将其定义为“重要保持会员”。标签为0的客户所占比例为97.7%,其会员登记时间跟标签为1的比较接近,但最近一次消费时间较标签1的还要长,可以将其定义为“一般发展会员”
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