比如这组数据建模 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 单从这些浅层的用户行为数据建模会产生纯臆测的结果从数据逻辑出发用户收藏的越多加购的越多产生购买的概率很高但从用户真实场景出发用户是否购物受到竞争平台比价心情是否愉悦等多重因素影响而这些特征恰恰是最接近业务最接近用户的运营同学来挖掘的。
我相信很多运营同学不具备数据挖掘和建模能力这篇文章的目标是简单来介绍运营同学如何通过工具来实现大数据挖掘和建模工作从而让自身价值进一步提升 二我们来看下模型的实操搭建 第一步用户特征工程的梳理 除了用户浏览行为消费行为偏好行为特征更重要的是挖用户的趋势行为比如消费间隔周期的趋势消费品类数消费金额等等趋势如果一个用户消费品类由多元变得单一或者消费客单价分布由多低变高或由高变低消费频率由稳定变随意或随意变稳定都可以预测一个用户下次消费行为。
比如电商平台的一个用户在上周期消费品类只有 斯里兰卡 whatsapp 数据 且综合客单价由几百变成上千复购周期趋势由天变成天那这个用户继续购买生鲜的概率有多高？ 通过挖掘用户行为趋势再结合实验响应的数据就可以搭建预测模型了 第二步搭建回归响应模型需要针对策略组和对照组分别搭建响应模型最后目标用户分别输入双模型后计算t分值 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 借助分析挖掘工具我们搭建以上数据流用户计算在干预和未干预情况下响应率 首先来看下模型的预测精准度 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 建模数据用于培训用于测试培训集预测正确率.达到了.；测试集预测正确率.值.；模型预测性能可以接受 第三步如何精准发券响应模型可以帮我们生成几类预测图分别是响应图增益图和利润图我们可以基于这几类图指导券的营销动作 基于响应图结果精选用户发券 响应图显示了在不同百分位的用户中实际响应如优惠券使用的比例。
在发券活动中响应图可以展示在每个百分位用户群体中有多少比例的用户实际使用了优惠券。 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 根据以上累积响应图我们可以看到曲线从接近开始逐渐下降最终趋向于的水平线。
这表明在图表的左侧模型预测的响应率非常高随着向右移动即覆盖更多的用户响应率逐渐降低。为了确定向前多少的用户发放优惠券需要考虑几个因素 整体响应率这是所有用户中响应优惠券的平均比例。在响应图中这个值似乎是。