商業(yè)分析與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)_期末報(bào)告_第七小組（段雅婧 徐博 吳陳儷 張安立 吳佳妍）.docx

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1、商業(yè)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)第7組段雅婧徐博吳陳儷張安立吳佳妍1.背景介紹傳統(tǒng)的商業(yè)門店類超市在經(jīng)歷了一段快速發(fā)展之后，正在收到電子商務(wù)線上零售業(yè)的大面積沖擊，越來(lái)越的城市居民開始選擇使用網(wǎng)上平臺(tái)購(gòu)買家居用品、廚房用品、甚至是生鮮、蔬菜水果類產(chǎn)品。線下的這些門店類超市客戶群體正在面臨急劇的萎縮，并且互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的現(xiàn)今，線下超市如何通過(guò)電子化手段管理客戶、消費(fèi)行為、消費(fèi)心理等，幫助揚(yáng)長(zhǎng)避短，使用人、貨、場(chǎng)的零售原理，將線下的超市與線上平臺(tái)進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)，發(fā)展其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。ü從案例數(shù)據(jù)12個(gè)月的用戶采買的總金額來(lái)看約為142萬(wàn)人民幣。商業(yè)超市的市場(chǎng)總體水平的毛利基本維持在

2、14-15%左右（數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)-百度文庫(kù)以及《新零售時(shí)代》一書中的好市多案例分析）。該超市年度毛利僅為21.3萬(wàn)人民幣，每月毛利為1.8萬(wàn)人民幣左右。ü從另一個(gè)角度，該商業(yè)超時(shí)的每日總坪效為3,887元，由于未知該超市的面積信息，我們分別搜集了相關(guān)的平均市場(chǎng)信息：I.大型倉(cāng)儲(chǔ)式超市II.零售社區(qū)超市III.小型便利店**該商業(yè)超市更接近與傳統(tǒng)的社區(qū)超市而近年來(lái)，社區(qū)化的商業(yè)成為了眾人追捧的熱點(diǎn)，它也主要體現(xiàn)了五個(gè)大趨勢(shì)：趨勢(shì)1：商業(yè)體量小規(guī)模化。小體量社區(qū)商業(yè)運(yùn)營(yíng)便利，風(fēng)險(xiǎn)可控，投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。趨勢(shì)2：空間主題鮮明化。為了體現(xiàn)生活理念，整體外部空間呈現(xiàn)出生態(tài)、綠色或

3、是更偏重于藝術(shù)氛圍的主體。趨勢(shì)3：業(yè)態(tài)組合趨向于“全業(yè)態(tài)”，以便利為核心。社區(qū)商業(yè)既需要滿足客群的傳統(tǒng)衣食住行，也需要滿足新型的升級(jí)后的消費(fèi)需求，實(shí)現(xiàn)融購(gòu)物、餐飲、娛樂(lè)、服務(wù)為一體，趨向于“全業(yè)態(tài)”的發(fā)展。趨勢(shì)4：商業(yè)趨向互動(dòng)體驗(yàn)型。比如消費(fèi)者既可以在餐館中享受美食，也可以互動(dòng)中娛樂(lè)、在交流中學(xué)習(xí)，餐館就成了具有家的特色的公共交流互動(dòng)空間。趨勢(shì)5：業(yè)態(tài)功能趨向于功能細(xì)化。社區(qū)居民人數(shù)眾多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對(duì)于不同消費(fèi)理念、消費(fèi)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)行為、消費(fèi)動(dòng)機(jī)和心理的消費(fèi)群體，會(huì)決定整個(gè)社區(qū)商業(yè)的業(yè)態(tài)組合，需要依據(jù)這個(gè)，來(lái)為社區(qū)商業(yè)做具體規(guī)劃以及功能細(xì)分。商業(yè)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)第7組段雅

4、婧徐博吳陳儷張安立吳佳妍本案例由于我們針對(duì)其數(shù)據(jù)樣本的推斷和假設(shè)，屬于社區(qū)商業(yè)的一個(gè)構(gòu)成部分。對(duì)于線下超市的客戶群體而言，我們應(yīng)當(dāng)結(jié)合五個(gè)大趨勢(shì)中的趨勢(shì)2、3、5作深入解析和未來(lái)商業(yè)規(guī)劃的元素，也是我們對(duì)于這個(gè)案例分析的重要意義所在。1.問(wèn)題提出給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)共有77,899條，測(cè)試數(shù)據(jù)共有15,254條。數(shù)據(jù)格式如下：數(shù)據(jù)字段名稱數(shù)據(jù)字段含義數(shù)據(jù)內(nèi)在含義Cust_no客戶編號(hào)定義和區(qū)分客戶個(gè)體Datetime客戶購(gòu)物時(shí)間可以體現(xiàn)客戶購(gòu)物的時(shí)段、頻次Category商品類別編號(hào)類別編號(hào)和類別描述呈對(duì)應(yīng)關(guān)系，可以在一定程度上用于判斷用戶特征，如是否有嬰幼兒，是否有自有住宅等

5、Description商品類別描述Amount客戶購(gòu)物金額客戶購(gòu)物金額，可以在一定程度上判斷客戶的留存價(jià)值。Loss客戶流失與否在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，Loss字段值為False的記錄共有57654條，字段值為True的記錄為20,245條，即訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，客戶流失率約為25.99%（20,245/77,899）在實(shí)際的測(cè)試數(shù)據(jù)中，（根據(jù)助教后來(lái)發(fā)的含Label的數(shù)據(jù)），Loss字段值為False的記錄共有11025條，字段值為True的記錄為4,229條，及測(cè)試數(shù)據(jù)中，客戶實(shí)際流失率約為27.72%（4,229/15,254）核心問(wèn)題是，如何已知的77,899條交易流水訓(xùn)練數(shù)據(jù)記

6、錄中，提取出留存用戶、流失用戶的關(guān)鍵特征，從而構(gòu)建合理的自變量，進(jìn)而建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，用以預(yù)測(cè)測(cè)試數(shù)據(jù)中的用戶存留與否。在零售行業(yè)中，最常使用的RFM分析模型：Recency；Frequency；Monetary。意思是最近一次購(gòu)買的客戶、這些客戶的購(gòu)買頻率、以及客戶所產(chǎn)生的花銷金額來(lái)判斷優(yōu)質(zhì)客戶或是預(yù)測(cè)流失的客戶。而在我們的報(bào)告背景中提到的該超市的客戶記錄中，我們可以找到那些客戶ID是經(jīng)常購(gòu)買且消費(fèi)頻率較高的，從這個(gè)消費(fèi)行為的角度去預(yù)測(cè)并構(gòu)建，客戶流失模型。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理根據(jù)已有的數(shù)據(jù)字段及其含義，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中，有意義的關(guān)鍵變量實(shí)際只有3類——商品類別，購(gòu)物時(shí)間和購(gòu)物金

7、額，而這3類變量均與客戶流失并無(wú)直接關(guān)聯(lián)。因此需要進(jìn)一步根據(jù)現(xiàn)有變量轉(zhuǎn)化出新的，更能體現(xiàn)客戶流失可能性的變量。原始77,899條記錄,首先將所有記錄轉(zhuǎn)化為每個(gè)ID每個(gè)月的購(gòu)物頻次(datetime_month)，然后將數(shù)據(jù)聚合，得出每個(gè)ID在每個(gè)月購(gòu)買的品類范圍及個(gè)數(shù)，并且列行轉(zhuǎn)向Pivot。3.變量構(gòu)建與構(gòu)建理由變量構(gòu)建的思路商業(yè)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)第7組段雅婧徐博吳陳儷張安立吳佳妍1)考慮到商品類別共有200類，巡檢數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的商品類別共有188類，因此如果根據(jù)商品類別或其關(guān)聯(lián)特征（如是否有房，是否有兒童）構(gòu)建變量，很容易導(dǎo)致穩(wěn)定性過(guò)高，