Как выявить закономерности в покупках?

Question

[Максим Букей]

Как на более-менее объемной базе покупок пользователей понять с какой частотой они покупают и главное выделить группы по частоте покупок?
Есть данные по продажам за 2 года со следующими полями: id пользователя, id покупки, дата покупки, стоимость.
Хотелось бы выделить группы пользователей, например, те кто покупает каждый месяц, те кто покупают 3 раза подряд и потом 3 месяца не покупают и т.д.
Какие есть для этого алгоритмы и какие инструменты предпочтительнее?

Comments

[Гоша Манн]

183614956: Все знакомые слова написали?

Answer 1

[Гоша Манн]

Вообще все эти тенденции можно отследить и построить в Экселе. Это очень серьезный инструмент для анализа.
Но я им не пользуюсь, мы сами строим алгоритмы, выявляем метрики, пишем под них скрипты, чтобы определить тренд.
У вас будет несколько десятков метрик, навскидку:
1. Сезонность (в какой сезон какой пол, возраст, регион приносят больше выручки)
2. То же самое по месяцам
3. Группы товаров (какой пол, возраст, регион приносят больше выручки в группах: техника, одежда, парфюмерия)
4. Какие покупки совершают клиенты из органики, контекста, от партнеров.
Если получится выяснить тенденцию -- вы на правильном пути.

Comments

[Максим Букей]

То есть однозначного ответа нет - сегментируем, проверяем есть ли тенденция (кстати, а что для этого используете?), и снова пока не найдем тот вариант который устроит?

[Гоша Манн]

Максим Букей: Иногда достаточно SQL запроса, иногда используем PHP и Python для сложных группировок.
Здесь не будет варианта или какого-то решения, которое вас устроит и принесет выручку, эти метрики позволяют выявить, грубо говоря, вероятность совершения покупки Ж 25-30 лет в разделе бытовая техника. А что уже дальше делать, какие решения принимать исходя из этого решать вам.

[Гоша Манн]

Максим Букей: Например, вы видите, что из органики лучше покупают сотовые телефоны (или больше оборота по ноутбукам, но меньше покупок), тогда размещаем для таких клиентов в разделе Популярное телефоны/ноутбуки. И так далее. Или вы видите, что из Махачкалы люди больше всего покупают антирадары, покупаем трафик из Дагестана на этот раздел или размещаем баннер с антирадарами с геотаргетингом на Дагестан.

Answer 2

[Рэм]

Есть такие маркетинговые инструменты: abc- и xyz-анализ. В оригинале они идут как алгоритмы анализа ассортимента, но если заменить анализируемые характеристики определенным образом, можно получить ответ на ваш вопрос. Для примера, вот ссылка на xyz-анализ клиентов. В сети можно найти и примеры реализации этих анализов (хи-хи) в экселе.

Comments

[Максим Букей]

Спасибо, за ответ )) Попробую. Я уже раньше прогонял RFM-анализ по базе заказов. По вашей ссылке интересное развитие этой идеи.