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1、基于BP神经网络模型的客户消费行为分析学术论坛Z旦:ScienceandTechnOIOgyConsultihg_HeCal基于BP神经网络模型的客户消费行为分析徐勇(浙江工商大学计算机与信息工程学院t310035)摘要:从消费者庞大的消费数据发掘出客户消费偏好,消费结构等各种有价值的信息,不仅有利于企业分析客户的消费行为,!缠]织生产;而且有利于企业实现个性化的理念.本文介绍了一种基于客户消费行为的分析算法,提出了一种把满意度,忠诚度等客户消费行为因素与BP神经网络算法相结合的思想,利用知识库的决策支持,
2、实现了对不同评价度的客户提供不同的服务方集关键词:消费行为消费行为因素BP神经网'中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1673—0534(2007)O1(b)一012903随着市场经济的发展,当前消费者的消费理念已经发生巨大转变.现在消费者消费已经不再注重商品的价格,而更重于商品的质量,商家的售后服务,以及销售部门的服务态度等等.如果商家能够从商品的质量,销售服务等诸多方面满足消费者的需求,能够真正做到"顾客就是上帝",就能在这竞争激烈的市场经济中立于不败之地.消费行为学中提到:消费者的消费行为有很大
3、的波动性,很难用数学或逻辑法则进行量化.而数据挖掘的思想就是从不规则中找隐藏规律"1.本文在研究过程中基于数据挖掘的思想考虑到消费者的两类问题:消费因素和消费研究对象.1消费因素并不是所有的消费行为都是无规律的『21.宏观上来说,商品的销售有季节性,区域性特点t微观上来说,消费者有追求品牌,热衷新款商品等特点.然而最大影响消费者消费的因素往往是消费细节,包括:商家的服务态度,促销手段t商品自身的质量,价格,外观等等.2消费研究对象一般而言,消费者的数目庞大,而值得去研究的只占小部分.研究的重点应该是给商家带
4、来利润占大部分的那部分消费者.帕累托法则告诉我们,在收入的分配问题上,20%的人占有了80%的全民收入.此则在消费领域也同样适用,即:20%的消费者给企业带来80*/0的效益.所以应把研究重点放到这类消费者身上.BP神经网络有较强的学习能力和非线形并行处理推理能力.可以有效地解决消费因素之间的相关问题,因此,本文提出了一种基于BP神经网络的消费行为研究模型.首先从盘大的消费数据中筛选出相关信息.然后结合本文提出的消费者的满意度,价值度等等消费因素,再利用BP神经网络进行训练,得出预测结果.3客户消费行为因素
5、电子商务的发展,使消费形式发生了革命性的变化,现在顾客可以不用去商场,只要去商场主页点击"购买"按钮就可以购买到自己想要的商品『2p1.商场的信用,甚至顾客的信用问题,商场的服务态度,质量等等问题也随之出现.而电子商务的发展给消费者的各类调查带来极大的便利.本文基于消费者的调查数据以及消费数据提出了以下几个概念.3.1满意度顾客对产品是否满意包括三方面的指标:(1)产品有关的指标:产品质量,产品利益(功效),产品特色,产品设计,.:可靠性,性价比等;(2)与服务有关的指标有:保修期,送货,顾客抱怨处理,维修
6、和问题解决等;(3)与购买有关的绩效指标:礼貌,沟通,获得信息交易,时间等;这些数据要通过顾客的回馈信息获得,即通过问卷调查的形式得到.最终通过加权求和得到消费者的满意度::∑Dctcti这些消费因素信息是通过对消费者的问卷调查,销售记录进行筛选,整合处理后得到.然后利用BP神经网络进行处理.4基于BP神经网络的客户行为分析模型4.1基于BP神经网络的客户行为分析模型BP(BackPropagation)神经网络是一种多层前馈型网络,网络结构通常包括输入层,隐含层,输出层三层,随着隐含层的增加I4,.结合第
7、1节介绍的客户行为分析因素,可以得到客户行为分析模型,如图l.其中,DCi表示第i种调查项的权值,ci表示客户认为第i种调查项在所有调查项中所占的权重.3.2忠诚度消费者对某商品的是否忠诚主要有以下指标:每周光顾次数,保持率,购买数量.其中,保持率=光顾次数/平均每周光顾次数.综合以上,消费者的忠诚度可表示为:,一ZC,Ci;一f=l3.3价值度—;(1,2,…,in)图1基于BP神经网络的客户行为分析模型价值度体现在消费者的消费能力给商家带来的利润.不同价值度的消费者即使消费水平相同,给商家带来的利润却是
8、不一样的.假设利润=总消费值总成本C,那么价值度=利润/总成本.用公式表达如下:I7/--P/c3.4潜能度潜能度是指消费者给企业带来利润的上升空间的能力.主要表现在年轻人与老龄人,男性与女性之间的差异.潜能度和消费者的年龄,性别,学历,薪水等因素有关.那么潜能度就可以表示为:Q:PFlcIi=0其中,;表示第种因素,C表示第研因素的权重.3.5保留度它是指消费者在确定时段内与商家再次发生交易的可能性.通常情况下
