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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,人們的社會(huì)行為、身處的地理位置、甚至個(gè)人興趣愛好等每一點(diǎn)變化都成為了可被連續(xù)記載和分析的數(shù)據(jù)[1]。當(dāng)下數(shù)字受眾平臺(tái)、海量的客戶資料數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)和高效的互聯(lián)網(wǎng)推廣營(yíng)銷技術(shù)給營(yíng)銷人員創(chuàng)造了前所未有的機(jī)會(huì)。基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)時(shí)采集到的客戶信息數(shù)據(jù),采用適當(dāng)?shù)姆治龇椒?,識(shí)別、鎖定潛在客戶并將其轉(zhuǎn)化為高端客戶,從而提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力就是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新型的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)營(yíng)銷理念[2]。
企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷關(guān)注兩個(gè)問
2、題,首先是客戶的購(gòu)買行為,也即是否會(huì)購(gòu)買,具備何種特征的潛在客戶會(huì)成為消費(fèi)客戶;其次是對(duì)市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè),也即客戶單次會(huì)購(gòu)買多少的問題。本文通過介紹美國(guó)某保險(xiǎn)公司的市場(chǎng)推廣工作以及互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)的建模與分析過程,探討了基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)營(yíng)銷的具體步驟以及建模流程,展現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷在企業(yè)銷售和維護(hù)客戶中所起的重要作用。
本文基于客戶資料數(shù)據(jù)和網(wǎng)上行為數(shù)據(jù),建立合適的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,從而對(duì)客戶行為進(jìn)行描述和預(yù)測(cè)??蛻粜袨橐布词欠褓?gòu)買
3、和單次購(gòu)買數(shù)量[3]。
(1)提出了基于二分類變量的邏輯回歸模型
該模型是基于logistic回歸的廣義線性模型,主要介紹了在大樣本、多變量的前提下結(jié)合大數(shù)據(jù)營(yíng)銷和統(tǒng)計(jì)知識(shí)所提出的一套標(biāo)準(zhǔn)化建模方法,主要包括數(shù)據(jù)的處理和轉(zhuǎn)化、基于變量之間相關(guān)性篩選和傳統(tǒng)的變量篩選相結(jié)合的變量篩選方法、模型的建立和評(píng)價(jià),最終找到潛在購(gòu)買客戶的特征屬性,進(jìn)而在保險(xiǎn)產(chǎn)品廣告推送的過程中提高產(chǎn)品購(gòu)買的響應(yīng)率。
(2)提出了基于零過
4、多數(shù)據(jù)的零膨脹計(jì)數(shù)模型
在探索自變量對(duì)目標(biāo)變量影響關(guān)系的基礎(chǔ)之上,嘗試建立多層泊松回歸模型、改變參數(shù)的多層泊松模回歸型以及多層負(fù)二項(xiàng)回歸模型,根據(jù)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)初步認(rèn)為多層負(fù)二項(xiàng)模型能更好預(yù)測(cè)實(shí)際的保險(xiǎn)購(gòu)買結(jié)果??紤]到該樣本數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)變量存在零聚集問題,進(jìn)一步建立了零膨脹計(jì)數(shù)模型,主要建立了零膨脹泊松回歸模型和零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型。根據(jù)實(shí)際觀察和模型擬合效果圖以及擬合統(tǒng)計(jì)量值,最終認(rèn)為零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型能夠更好預(yù)測(cè)客戶單次
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