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層次分析法(Analytic Hierarchy Process,簡稱AHP)定義:是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次,在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。關于層次分析法的具體解釋大家可以使用搜索引擎搜索,篇幅有限,我們暫不展開。
現實場景:一個用戶經常光顧你的網站,有時只是來看看,有時候順便買點東西,在計算這個用戶的價值的時候,應該怎么做?是看TA最近一次購買行為,還是考慮用戶在整個時間段內的表現?老祖宗早就告訴我們了,“日久見人心”。顯然,用戶行為錯綜復雜,一次網站會話行為可能只是管中窺豹,觀察期留的長一些,才能建立更合理的評分模型。
本文的目旨在電商網站的用戶建立起一個評分模型,動態(tài)計算出每個User的價值得分。我們從目標-用戶評分出發(fā),綜合短期和中長期兩個角度抽象出影響用戶得分的因素作為準則層,然后選擇準則層相應的指標層數據,建立一套科學的評分模型。
從短期來看,我們會關注用戶活躍在在網站/APP上發(fā)生的一系列細致動作,瀏覽重點頁面,點擊預購等。因此,我們將影響目標層用戶得分的第一個因素稱之為“活躍度”。從中長期角度來看,用戶的“忠誠度”和“購買能力”對用戶得分影響至關重要。至此,我們確定了目標層為“用戶價值得分”,影響目標層的準則層包含“活躍度”,“忠誠度”和“購買能力”。
準則層確定后,就涉及到選擇衡量“活躍度”,“忠誠度”和“購買能力”關鍵指標。有幾個重要的原則可以參考:
可量化:能被衡量的,才能被改進,目前電商網站大多通過JS,SDK埋點或者服務器日志分析,所以基本的量化數據能夠拿到;
有效性:要覆蓋重要的數據維度,且在合理可以調控的范圍內;
相互獨立:指標間盡量保持不相關。
筆者和團隊小伙伴共同討論了一下,選定的適合我司電商用戶的指標內容如下:
瀏覽頁面數
停留時間
瀏覽商品數
主動下單數:一些真正購買前的微轉化,如點擊“立即購買”,“立即開團”按鈕等動作
最近訪問時間
用戶訪問頻率
主動評價數
單次最高購買金額
平均每次購買金額
購買次數
時間選擇上,我們選擇先選取近3個月的用戶行為數據進行研究,因此“活躍度”對應的時間是“近三個月最后一次活躍的時候,即最近1天”,“忠誠度”和“購買能力”看的是“最近3個月”這個中長期時間段。實際業(yè)務中,按照已有的規(guī)則建立好數據表,每一天的數據自動入庫,用戶的評分是呈現隨日期滑窗積累的效果,因此我們前面提到的是動態(tài)計算用戶得分。至此,我們的用戶綜合評分模型如下:
目前,市面上可以搜到很多解決層次分析問題的軟件,但是筆主認為思維比工具更重要,因此本文采用大家電腦里都有的Excel來解決這個問題,這樣我們能把主要精力集中在實現方法上,而不是工具操作上。在用Excel實現AHP方法的時候,有兩個重要問題需要解決:
構造判斷矩陣:常見方法是小組投票,給出兩兩因素(例如A和B)間的比較值,1表示:A和B一樣重要;3表示:A比B重要一些;5表示:A比B重要;7表示:A比B重要的多;9表示:A比B極其重要。這樣,通過兩兩比較給出比較值,判斷矩陣就出來了。如下圖:可以看到“活躍度”,“忠誠度”和“購買能力”的判斷矩陣
一致性檢驗:什么是一致性檢驗?舉個例子,當兩兩比較認為A比B重要,B比C重要時,輪到A和C比較了,你給出C比A重要的比較值,此時就叫做“不一致”。層次分析法的計算不是簡單得到一個結果,而是要得到一個令人滿意的一致性的結果。
一致性的檢驗是通過計算一致性比例CR 來進行,其中CR=CI/RI,當CR<=0.1 時,認為判斷矩陣的一致性是可以接受的,否則應對判斷矩陣作適當修正,甚至推倒重做。
另外,公式中另外兩個參數CI是一致性指標,RI是隨機一致性指標,通過查表可以找到三階矩陣的RI=0.5149,四階矩陣的RI=0.8931。
這部分是數學知識,大家理解文章后可以直接拿來用,我們后面直接以下圖“準則層”為例,闡述如何用Excel構建判斷矩陣及單排序和一致性檢驗,想了解更多的,可以搜索引擎搜索一下。
判斷矩陣構造:對角線上表示“活躍度”比“活躍度”,“忠誠度”比“忠誠度”,“購買能力”比“購買能力”,因此全部值都是“1”,然后左下角,將團隊投票的兩兩比較值填入,右上角做倒數映射即可;
按行相乘:F6=PRODUCT(C6:E6),下拉
開n次方:G6==POWER(F6,1/3),下拉,而G9=SUM(G6:G8)
權重Wi: H6=G6/$G$9,下拉
分向量AWi:I6==C6*$H$6+D6*$H$7+E6*$H$8
AWi/Wi =I6/H6,而J9=AVERAGE(J6:J8)
CI=(人-n)(n-1) , 這里面“人”其實是希臘字母“蘭姆達”,其實就是J9單元格的數字,我打不出這個字母,希望你們understand 我,謝謝!n代表變量數,準則層的n=3,經過計算CI=0
三階矩陣RI=0.5149
CR=CI/RI=0
至此,我們構造的判斷矩陣,一致性檢驗通過。紅色標記的Wi即為相應的權重,即準則層相對目標層有如下公式:用戶價值得分=0.4*活躍度 + 0.4*忠誠度 + 0.2*購買能力。
指標層相應的判斷矩陣及單排序和一致性檢驗如下圖,請大家參考。
我們前面選定了每個準則層對應可以量化的指標,這些指標的數量值和單位不盡相同,我們需要將其采用同一種計量方法,這樣才能進行比較。我們本次采用的是5分制,即要把所有的指標數據,不管是“瀏覽頁面數”,“停留時間”,還是“單次最高購買金額”,都標準化到[0,5]。
如下圖,我們拉取最近個月的用戶數據,通過對原始數據進行分析,最后建立的標準化規(guī)則,不同網站/APP的具體標準化規(guī)則可能不同,需要依據原始數據來定。
第一行{0,1,2,3,4,5}表示標準化得分,即要把所有的指標數據映射到數據集里
黃色行表示實際原始數值
灰色字體行表示累計占比
以“瀏覽頁面數”為例,首先拉取近三個月的原始數據,選擇用戶“最近1天”的在網站/APP上的活躍數據,如下圖所示,左列表示用戶id,右側表示每個id在“最近1天”瀏覽的頁面數。其次,按照PV進行從小到大的升序排列。第三,做截止到XXX-id為止的用戶累計占比。因為是5分制,因此,理論上,找到累計占比約為“20%,30%,60%,80%”的,把相應的PV作為標準化后“1,2,3,4”數值的分割點即可。
有一點需要提醒,要盡可能保持原始數據被均勻標準化到[0,5],但是有的指標起點就非常高,比如“瀏覽商品數”指標,50.7%的用戶沒有瀏覽商品,那么接下來就要盡量在50%-100%之間均勻標準化。具體標準化過程,大家可以在實踐中自己體會。
前面工作順利的話,應該會有如下圖所示的一張表,以“客戶ID”作維度,顯示每一個客戶對應“指標原始數據”,“準則層得分”以及“目標層得分”的數據。
我們使用tableau制圖,進行數據分布的驗證。如下圖,當準則層,指標層權重系數確定,當指標標準化完成后,電商用戶的價值得分出現如圖所示的完美長尾分布。實際過程,從確定權重,要指標標準化這個過程,筆者和團隊小伙伴進行了多次調參,和多次推到重做。所以,如果大家借鑒本文做其它平臺用戶綜合評分模型,一定要有耐心。
Tableau圖表中,我們用數據桶表示最終得分,縱坐標表示客戶ID不重復計數,橫坐標是標準化后的得分,橫坐標為0.0的數據桶解讀為“得分在[0,0.2)的客戶占比為0.2%”,橫坐標為0.2的數據桶解讀為“得分在[0.2,0.4)的客戶占比為16.64%”,依次類推。
由于本文重點是給大家介紹建立電商用戶綜合評分模型的方法,針對應用場景和意義,筆者僅做拋磚引玉,歡迎大家主動思考,以及評論,同筆者交流。
首先,根據上一部分用戶最終得分分布圖,可以找到高價值用戶(比如定義得分大于3分的用戶),極低價值用戶(比如定義得分小于0.2的用戶)等等,不同類別的用戶,做針對性的營銷,甚至一對一的溝通和客戶管理。
第二,目標層由指標層決定,我們用“活躍度”,“忠誠度”和“購買能力”三個維度,每個維度以中位數為分界線,得到2*2*2八大類用戶集合。如下圖所示為使用Tableau繪制的八大類用戶占比情況。然后根據不同準則層的表現制定不同的溝通策略。
如下圖為不同用戶的溝通策略。
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3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯。
6. 傳播封建迷信,主要表現為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
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