教案26 电商平台店铺进行对比分析

厦门电子职业中专学校教案纸第1页学科数据分析与可视化第四章分析电商平台店铺销售数据电商平台店铺进行对比分析检查授课班级授课时数2教具计算机、投影仪多媒体教学网络授课时间教学方法授课、投影仪演示及上机操作教学目的1.理解RFM模型的概念及其在电商平台店铺销售中的应用。2.掌握RFM模型中R、F、M三个指标的含义及其计算方法。3.学习如何通过RFM模型对客户进行细分，并理解不同细分组别的特点。4.能够独立进行电商平台客户数据的预处理和分类。5.能够使用RFM模型对客户进行有效细分。6.培养学生的社会责任感，理解数据分析在商业决策中的重要性。7.强化学生的职业道德，认识到数据分析的准确性对企业和社会的影响。教学重点和难点重点：1.RFM模型的构建流程及其在电商平台中的应用。难点：1.实际操作中对RFM模型各项指标的合理划分和计算。复习提问1.请简述RFM模型中的R、F、M三个指标分别代表什么？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】引入：电商平台如何进行客户细分在当今数字化快速发展的时代，电商平台已成为商业活动的重要舞台。为了在激烈的竞争中脱颖而出，电商平台必须深入了解并精准把握客户需求。为此，客户细分成为了一个至关重要的策略。客户细分是指根据客户的特征、需求、行为等将客户划分为不同的群体，以便为每一个群体提供个性化的服务和营销策略。那么，电商平台如何进行客户细分呢？首先，电商平台需要收集并整理大量的客户数据，包括购买历史、浏览记录、搜索习惯等。通过对这些数据的深入挖掘，可以发现不同客户群体的共性和差异。接着，根据这些分析结果，电商平台可以将客户划分为不同的细分市场，例如基于购买频率的高低可以划分为高频购买者和低频购买者；教案纸附页第2页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记基于消费能力的强弱可以划分为高端消费者和大众消费者。通过客户细分，电商平台可以更加精准地把握每个客户群体的需求，制定个性化的营销策略，从而提高客户满意度和忠诚度。同时，客户细分还有助于电商平台优化资源配置，提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。【新课教学】电商平台店铺销售进行分类分析1.准备构建rfm模型的指标数据f、mrfm_data_1=data[['客户名称','数量','销售额']].groupby(by=['客户名称']).agg({'数量':'count','销售额':'sum'}).reset_index()2.准备构建rfm模型的指标数据rrfm_data_2=data[['客户名称','订单日期']].groupby('客户名称').max().reset_index()3.评估日期数据，选择一个固定日期与每个用户最近一次订单日期相减，得到天数差rfm_data_2['day']=(pd.to_datetime('2018-12-31')-rfm_data_2['订单日期']).dt.days4.通过merge合并r与f、m的数据集rfm_data=pd.merge(rfm_data_1,rfm_data_2,how='inner',on=['客户名称','客户名称'])rfm_data.head()运行结果如下：教案纸附页第3页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记5.删除无关字段，得到清洗处理好的建模数据集delrfm_data['订单日期']6.对字段进行重命名，规范数据集rfm_data.columns=['客户名称','f_data','m_data','r_data']7.编写函数计算客户R指标的得分defr_score(x):ifx<=30:return5elifx<=90:return4elifx<=180:return3elifx<=365:return2else:return18.编写函数计算客户F指标的得分deff_score(x):ifx>=21:return5教案纸附页第4页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记elifx>=15:return4elifx>=10:return3elifx>=5:return2else:return19.编写函数计算客户M指标的得分defm_score(x):ifx>=35000:return5elifx>=25000:return4elifx>=15000:return3elifx>=5000:return2else:return110.调用函数获取用户在r、f、m三个指标的得分rfm_data['r_score']=rfm_data['r_data'].apply(r_score)rfm_data['f_score']=rfm_data['f_data'].apply(f_score)rfm_data['m_score']=rfm_data['m_data'].apply(m_score)部分运行结果如下：教案纸附页第5页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记11.编写函数，根据用户的获得的三个比较值结果，对用户进行分类rfm_data['R-比较值']=rfm_data['r_score'].apply(lambdax:0ifx<rfm_data['r_score'].mean()else1)rfm_data['F-比较值']=rfm_data['f_score'].apply(lambdax:0ifx<rfm_data['f_score'].mean()else1)rfm_data['M-比较值']=rfm_data['m_score'].apply(lambdax:0ifx<rfm_data['m_score'].mean()else1)部分运行结果如下：12.编写函数，根据用户的获得的三个比较值结果，对用户进行分类defjieguo(x,y,z):if(x==1andy==1andz==1):return'重要价值客户'教案纸附页第6页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记elif(x==1andy==1andz==0):return'重要保持客户'elif(x==1andy==0andz==1):return'重要发展客户'elif(x==0andy==1andz==1):return'重要挽留客户'elif(x==0andy==0andz==1):return'一般价值客户'elif(x==1andy==0andz==0):return'一般发展客户'elif(x==0andy==1andz==0):return'一般保持客户'else:return'一般挽留客户'13.调用函数，获取用户的分类结果rfm_data['划分结果']=rfm_data.apply(lambdarfm_data:jieguo(rfm_data['R-比较值'],rfm_data['F-比较值'],rfm_data['M-比较值']),axis=1)rfm_data部分运行结果如下：教案纸附页第7页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记如图所示，图中结果是基于RFM模型对客户进行细分的过程展示。表格中涵盖了客户的基本信息，包括客户ID、最近一次消费时间f_data、消费频率m_data、消费金额r_data等。此外，还有根据这些数据计算出的R-score、F-score、M-score三个评分，分别代表了客户最近一次消费时间、消费频率和消费金额的得分。最后，还有一个划分子项，表示该客户属于哪个细分组别，它向我们展示该分类模型从原始数据的准备到指标维度的建立以及最终结果的划分。在这个例子中，我们可以看到一些有趣的趋势。比如，丁君的最近一次消费时间较短，消费频率较高，但是消费金额较低，因此他的R-score和F-score都很高，但是M-score很低。相反，龙婷的最近一次消费时间较长，消费频率较低，但是消费金额很高，因此她的R-score和F-score都很低，但是M-score却非常高。这些数据可以帮助平台更好地理解他们的客户行为，并据此制定更有效的营销策略。此外，还可以看到一些有趣的细分组别。比如，“一般价值客户”是指那些消费频率和消费金额较高的客户，但是最近一次消费时间相对较长。“重要价值客户”则是指那些消费频率和消费金额都非常高的客户。“一般挽留客户”则指的是那些消费频率和消费金额都不太高的客户，但是最近一次消费时间相对较短。这些细分组别可以帮助平台此制定更有效的营销策略。【课堂拓展】教案纸附页第8页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记在理解了RFM模型的基本应用和其对客户细分的意义之后，进一步探讨如何将这个模型与其他数据科学和机器学习技术结合，以优化客户分类的准确性和营销策略的有效性。1.引入更多维度：RFM模型虽然简单有效，但可能无法捕获所有重要的客户特征。例如，考虑引入客户的地理位置、购买历史、产品偏好等更多维度，以构建一个更全面的客户画像。2.聚类分析：在获取了更多的客户特征后，使用聚类分析（如K-means聚类）来自动地将客户划分为不同的群组。这样，避免手动设定阈值（如R-score、F-score、M-score的均值），并可能发现一些未被RFM模型捕捉到的有趣群组。3.决策树和随机森林：除了聚类分析，使用决策树和随机森林等监督学习算法来预测客户的分类。通过收集已知分类的样本（如通过市场调研或历史数据），训练这些模型以预测新客户的分类，并据此制定个性化的营销策略。4.模型评估与优化：在构建了客户分类模型后，需要对其进行评估以确保其准确性。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。如果模型的性能不佳，考虑调整模型的参数、增加更多的特征或尝试其他的模型。5.实时更新与优化：由于市场和客户的行为是不断变化的，需要定期更新和优化客户分类模型。这可以通过定期收集新的数据、重新训练模型并评估其性能来实现。6.与CRM系统的集成：最后，将优化后的客户分类模型与企业的CRM系统（客户关系管理系统）集成。这样，企业就可以在客户与企业进行交互时（如访问网站、购买产品、联系客服等）实时地获取客户的分类信息，并据此提供个性化的服务和营销。通过这些拓展内容，更深入地理解客户分类的复杂性，并学习如何使用先进的数据科学和机器学习技术来优化营销策略。教案纸附页第9页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【课堂小结】本节课我们深入探讨了RFM