以互金平臺爲例進行用戶價值劃分

 

• 目的

經過RFM模型對平臺的客戶價值進行分析。根據價值情況，對用戶進行分分層，以便後續觀察不一樣價值維度的用戶行爲特徵，採起針對性的運營策略，該案例以互金平臺爲例，其實電商等分析過程也是相通的。

此案例使用Excel、SPSS工具進行分析,固然能夠在R、Python等中實現，其實都簡單。

• 關鍵數據的獲取及處理

    數據的獲取

不一樣公司對數據分析師的職位劃分不同，有的公司數據分析師能夠直接讀取SQL中的數據，那麼本身能夠去處理。有的數據則也能夠提出數據分析讓DBA或者其餘開發提供數據字內容

    須要的關鍵數據

R（Recency）最近一次消費：最近一次投資時間

F（Frequency）消費頻率：  總計投標總次數   

M（Monetary）消費金額：總計投資總金額

其餘數據：

        a、首次投資時間：咱們將FRM進行進步一的深化，不只僅是分析最近一次消費的狀況，而是將用戶在提取數據內的整體狀況多進行分析，因此最後F、M可能是以月均的形式進行模型擬合。

        b、提數時間：就是要進行數據分析時候的時間，咱們這裏用 2016年7月20日

    

    數據處理

此次的5w條 數據都是從SQL中提取出來，並未發現缺失等狀況。下面咱們須要對數據進行其餘的處理，得出咱們須要的結果

                                                部分數據的截圖

    計算以下數據

a、最近一次投資時間距提很多天天數：最近一次投資時間-提數時間，單位日

在Excel中的公式能夠寫成：=DATEDIF(C2,$G$1,"d")+1  注意要多1天  

b、用戶在投時長：首次投資時間-體數時間，單位月（其實這裏將首次投資時間-最近一次投資時間得到數據也比較合適這字段，表示用戶投資累計投資了幾個月）

在Excel中的公式能夠寫成：=DATEDIF(B2,$G$1,"m")+1 注意要多家1個月

c、月均投金額：總計投資總金額/ 用戶在投時長

Excel公式：=D2/I2

d、月均投資次數：總投資次數/用戶在投時長

Excel公式：=E2/I2

 

    對數據標準化

標準化的方式有不少種，這裏咱們採用將數據取LOG的方式進行標準化，轉化爲無量綱的純數值，便於不一樣單位或量級的指標進行比較和加權，獲得以下數據

    LOG最近一次投資時間距提很多天天數，LOG月均投資金額， LOG月均投資次數在Excel中，咱們將=「LOG」&"月均投資金額"便可得到「 LOG月均投資金額」字段，具體的計算公式爲==LOG(J2)

    在這裏基本上將數據處理完成，數據能夠根據實際的狀況對數值的格式作必定的調整，可是提醒一點，在Excel表格中數據取log後會到一些負數，這些負數在Excel變現爲紅色字體（以下圖），咱們須要下數據格式，顯示爲具體的負數值，不然複製到SPSS處理時，這些值會變成缺失值，影響到聚類的效果

• 聚類模型的擬合

    利用SPSS進行K-menas聚類

一、複製Excel列表中L（ LOG 最近一次投資時間距提很多天天數）、M（LOG月均投資金額）、N（LOG 月均投資次數）數據，粘貼到SPSS中

二、SPSS中--分析--分類--K均值聚類分析

在RFM中咱們聚類數分爲8類，

[選項]中可勾選初始聚類中心、ANOVA表

[保存]中勾選聚類成員，這樣等下擬合的結果就會出如今列表

[迭代]能夠將次數設置大點，這裏設置300，若是數據還未收斂，那麼能夠設置更大的值

擬合完成的效果

將聚類的數值QCL_1複製，粘貼回Excel

• 分析分類的特徵

咱們擬合出數據的聚類狀況狀況後，咱們能夠對每一類數據進行分析，下面咱們仍是在Excel中操做，選取一些業務指標來分析這些類。

具體的指標以下，直接截圖Excel的表格

一、數據表中的顏色能夠經過Excel--開始--條件格式--色階來設置

二、一些數值過大，能夠除以10000，用萬元表示

 

例如，以 1類別爲例子，計算指標

投資金額總額（總額）：

數據表中，聚類字段屬於1的全部 投資金額總額的總數

Excel公式：=SUMIFS(數據源!$D:$D,數據源!$F:$F,分析!D$2)/10000

 

月均投資金額（均值）

數據表中，聚類字段屬於1的月均投資金額的均值

Excel公式：=AVERAGEIFS(數據源!$K:$K,數據源!$F:$F,分析!D$2)/10000

 

月均投資次數（均值）

數據表中，聚類字段屬於1的月均投資次數的均值

 

Excel公式：=AVERAGEIFS(數據源!$K:$K,數據源!$F:$F,分析!D$2)

最後一筆投資距提很多天天數（均值），能夠表示用戶活躍度

數據表中，聚類字段屬於1的 最後一筆投資距提很多天天數的均值

 

Excel公式：=AVERAGEIFS(數據源!$H:$H,數據源!$F:$F,分析!D$2)

根據這些特徵，咱們還能夠將用戶進行標籤化，好比說，投資金額佔平臺25%的低7類別用戶，咱們能夠稱爲超級買家，這些能夠要重點維護，第8類用戶投資金額少，並且不活躍，若是預算有限制，則能夠不用管這些用戶

• 用戶價值分類還有其餘的方式

除了聚類還能夠用得分的方式來作

用四分位數，將投資金額、次數進行排名，取25%，25%-50%，50%-75%，77%-100%進行評分，而後計算分類，這種作法也是能夠的