AI产品养成（6）： 用户生命周期管理+ 复购率提升
2023-04-26 19:14:51 1 举报AI智能生成
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AI产品养成（6）：用户生命周期管理+复购率提升
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大纲/内容
复购率 = 重复购买人数 / 总购买人数
销售额 = 流量 × 转化率 × ARPU（客单价） × 复购率。
提升复购率就是提升盈利能力
复购率
用户分层通过用户生命周期管理来激发新用户的加入、激活老用户的复购，进而提升客户的转化和留存。
商品分层商品品类的不同对用户复购会产生的影响
构建用户复购模型找到用户特征与商品品类之间的关联关系，再通过分类算法计算出某个用户在品类下的 CVR
如何提高复购率
用户在使用一个产品或服务的全过程，从了解、试用、使用，到停止使用的过程。通过用户生命周期模型可以描述不同阶段的特征和用户行为，帮助企业制定相应的运营策略，以提高用户留存率和付费率。
什么是用户生命周期？
低潜期和引入期:加强品牌推广、提供优惠活动、提升用户体验等方式吸引用户，并在这个阶段获取用户的数据。
高潜期和成长期：用户对产品或服务的兴趣和依赖度会逐渐增加，需要持续推出新功能、提升用户体验、提供专业的支持和服务等来稳定用户，并挖掘用户潜力，根据用户偏好和需求做出相应的修改和改进。
成熟期和衰退期:用户对产品或服务的兴趣和依赖度可能降低，提供有价值的付费功能、精准的推荐等方式刺激用户继续使用并购买，或者是推出新的升级版产品或服务，以保持用户关注度。
流失期：用户已停止使用产品或服务，需要寻找原因并改进问题，例如主动与用户沟通、增加用户参与度、提供更好的客户服务等，以留住用户或吸引其他潜在用户。同时对于流失用户还可以调查原因、了解用户不满意的地方进行优化，防止类似问题再次出现。
生命周期的整个过程
基于聚类分析定义用户分层，也就是基于聚类分析的 RFM 用户价值划分
基于阶段规则定义用户分层，分别是低潜期、高潜期、引入期、成长期、成熟期、衰退期和流失期
如何划分用户生命周期
用户生命周期管理
数据源来自哪里？即数据如何获取，这里包括内部业务数据、跨部门集团内数据、外采数据
数据量是否充分，是否还要外部数据补充？
数据是原始数据还是加工后的数据？如果是二次加工后的数据，还需要了解数据加工方法。
数据的业务背景是什么，其中每个字段代表什么含义？
数据字段是什么类型？每个字段都属于什么分布？
数据本身是否有噪音，是否需要进行清洗和降维？
数据准备
数据分布分析缺失数据填充异常值处理
对数据准备环节中抽取出来的样本数据进行数据清洗、特征提取和特征选择，并最终构建好用于模型训练的训练集和测试集数据。
对用户历史行为按照 userpin 进行分组，然后统计用户在所有店铺中，对商品、品类、品牌的购买、点击、收藏和加购等行为的次数。
统计用户历史行为
对用户历史行为按照 vender_id 进行分组，然后统计所有用户在此店铺上的行为次数。
统计店铺历史行为
对用户历史行为按照 user_id 和 vender_id 进行分组，统计每个单独的用户在此店铺上的行为次数。
统计用户在店铺上的历史行为
特征工程
算法的选型：如逻辑回归、K 近邻、决策树、随机森林等等。
模型训练
使用 混淆矩阵、KS、AUC，并且混淆矩阵的结果还要结合准确率、精确率和召回率和 F1 值一起来看。
模型验证
预测用户复购意向的模型
学习来源： 刘海丰《成为AI产品经理》京东高级架构师 +Chatgpt学习查询
AI产品养成（6）：用户生命周期管理+复购率提升
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