之前发过
《谁主沉浮？银行，消金，互联网公司的精准营销_智慧营销完全解读》介绍了智慧营销/精准营销目的是降低运营成本。但精准营销可以带来很多额外收益，例如提高销售利润，提高客户忠诚度，降低客户流失率，提升运营能力和策略管理能力。上月发布的文章《RMF模型-实现银行信用卡用户分级_电商VIP客户挖掘(精准营销/智慧营销)》
介绍了如何运营RFM模型来挖掘VIP客户，从而节约运营成本，实现精准营销。

RFM是一种用于分析客户价值和细分客户的方法，常用于数据库营销和直接营销。它在零售和专业服务行业受到了特别的关注。

RFM顶多算是营销策略，今天Toby老师在上述两篇文章基础上，介绍一下电商客户消费预测模型。电商客户消费预测模型是基于人工智能，机器学习模型，可以精准量化预测客户将来购买行为。

商业背景-电子商务作为一个市场正在快速增长

由于众多的优势和好处，越来越多的人表示如今他们更喜欢在线购物而不是传统购物。近年来，买方的决策过程发生了巨大变化。买家在与销售人员交谈之前会在网上进行广泛的研究。买家也在网上和通过智能手机进行更直接的购买，从不涉足传统的实体店。互联网使做生意变得更加容易和快捷。它导致人们做生意的方式发生了变化，世界范围内的在线购物或电子商务趋势迅速增长。

电子商务系统提供有关客户的实时数据和分析。您可以查看人们如何与网站互动、他们对哪些产品感兴趣、他们在购物车中留下了什么以及平均购买量是多少。有价值的指标，允许您进行调整以满足客户的需求。

电子商务公司，例如亚马逊，京东，唯品会，淘宝，拼多多，美团希望对其客户进行细分，并根据这些细分确定营销策略。例如，希望组织不同的活动来留住对公司非常有利可图的客户，并为新客户安排不同营销活动。

电商精准营销/智慧营销的好处：

1.通过更好的产品可用性增加销售额。

2.通过更准确的库存分配减少变质 和更新鲜、更有吸引力的产品。

3.通过减少对安全库存的需求来增加库存周转率。

4.通过主动、 优化的降价促销获得更高的利润。

5.通过更好地了解容量需求和主动解决瓶颈，提高容量利用率和更可靠的履行。

6.通过 基于预测的 商店和配送中心班次优化降低人员成本。

机器学习模型-电商客户消费预测

电子商务公司能够自动利用零售销售和分类数据来进行更准确的短期预测。使用机器学习的预测模型可以自动计算复杂多变的消费者行为数据，使制造商能够以正确的调整预测以适应需求模式的变化。通过机器学习模型，欧美部分电商公司每周预测准确度超过 90%，旺季预测准确度提高 9 个百分点，以及使用零售商数据时预测准确度提高 10%。

机器学习不仅可以提高需求预测的准确性，还可以自动执行大量规划人员的工作，并且可以处理庞大的数据集——远远超过任何人类规划人员的能力。

为了生成准确的需求预测，系统必须能够处理可能影响需求的各种变量的大量数据。随着 大规模数据处理和内存计算的进步，现代需求规划系统可以在一分钟内进行数百万次预测计算，考虑的变量比以往任何时候都多。

机器学习模型可以计算消费者购物行为的成百上千个变量/因素，这超出了人类计算的能力。

解决方案

我们团队可提供基于机器学习的电商客户消费预测模型，实现客户分级，VIP客户挖掘，精准消费预测。

如果你有定制服务需求，例如企业建模，专利，论文，毕业设计，作业，可联系作者。

实战案例展示

我们以一家国外在线零售公司数据为案例，包含数千万数据集。

通过程序，我们公司可实现消费者用户画像，数据可视化分析，包括不同时间的消费统计，用于决策分析。

我们公司根据电商数据库中少数变量衍生出大量新的变量，突破技术瓶颈，用于建模使用。

模型读取数据后，快速并行化训练，最终生成具备自动化预测能力的机器学习模型。

模型实现对所有客户在未来一段时间购物消费的概率预测。概率值越大，说明客户未来消费可能性越大，反之亦然。

模型预测客户在未来一段时间是否继续消费，0表示不消费，1表示消费。

模型验证指标如下图，模型准确率accuracy达到0.938。

电商客户消费预测模型AUC达到0.94，光滑ROC曲线说明模型极其优秀预测能力。

电商客户消费预测模型ks达到0.7537，模型预测能力非常强。

电商客户消费预测模型商业背景，意义，和演示案例就为大家介绍到这里。如果大家有合作需求，可以留言。

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