探索高潜用户行为 其他都是.py的python文件，无需额外说明，上面这几个.ipynb是可导入jupyter notebook的文件，如果没有安装的话需要先安装jupyter notebook，然后...，构建算法模型，预测用户在未来5天内，对某个目标品类下商品的购买意向。...对于训练集中出现的每一个用户，参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类下的商品以及所购买商品的SKU_ID。评测算法将针对参赛者提交的预测结果，计算加权得分。...3、高潜用户行为分析，查看explore_potential_user.ipynb即可，这里是原作者对高潜用户的一些定义，大家可以根据自己的理解修改或调整阈值 4、挖掘过程和结果： python potential_user.py...，如果用户对某个商品，有从浏览，到最终购买的行为链条，则可以说明用户对该商品有购买意向；否则说明没有。
因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...以此次预测为例，用户分为两组，一组为购买了会员的用户，另一组为未购买过会员的用户，两组用户必然具有一些数据指标表现上的差异。...测试数据如下： 不均衡样本处理 普通情况下，未购买会员的用户样本(负样本) 会在数据量级上 多于购买了会员的用户样本(正样本)，正负样本严重不平衡，所以首先对不均衡的样本进行处理。...3.6 结语 此次使用逻辑回归的算法，首先得出的结果能够赋能业务，业务同学反映预测模型结果准确率较高。其次通过此次模型筛选出了对会员购买贡献度高的特征值。后续可以通过促进特征值的方法进行扩大用户群体。
除了基础统计、渠道统计、埋点统计等功能外，个数的一大特色能力是——可基于大数据进行用户行为预测，帮助运营者预测用户流失、卸载、付费的可能性，从而助力APP的精细化运营以及全生命周期管理。...---- 开发者在实践的过程中，基于大数据进行用户行为预测会有两大难点：第一，开发者需要使用多种手段对目标问题进行分解；第二，数据在特定的问题上会有不同的表现。...“个数”利用数据分析建模，对用户行为进行预测的大概流程包括以下几点： 1、目标问题分解 （1）明确需要进行预测的问题； （2）明确未来一段时间的跨度。...2、分析样本数据 （1）提取出所有用户的历史付费记录，这些付费记录可能仅占所有记录的千分之几，数据量会非常小； （2）分析付费记录，了解付费用户的构成，比如年龄层次、性别、购买力和消费的产品类别等；...---- 以上就是“个数”对用户行为进行预测的整体流程。总的来说，分析和建模的关键在于大数据的收集和对大数据细节的处理。
参赛队伍需要通过数据挖掘技术和机器学习算法，构建用户购买商家中相关品类的预测模型，输出用户和店铺、品类的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体。...同时，希望参赛队伍通过本次比赛，挖掘数据背后潜在的意义，为电商生态平台的商家、用户提供多方共赢的智能解决方案。 评价指标 参赛者提交的结果文件中包含对所有用户购买意向的预测结果。...对每一个用户的预测结果包括两方面： （1）该用户2018-04-16到2018-04-22是否对品类有购买，提交的结果文件中仅包含预测为下单的用户和品类（预测为未下单的用户和品类无须在结果中出现）。...（2）如果用户对品类有购买，还需要预测对该品类下哪个店铺有购买，若店铺预测正确，则评测算法中置pred=1，不正确pred=0。...问题定义 问题一：“预测该用户2018-04-16到2018-04-22是否对品类有购买” 问题二：“预测对该品类下哪个店铺有购买” 我们将问题一定义为预测用户ID+品类ID组合成的F11ID，在2018
线索评分可以从以下三个维度，确定你应该培养谁，谁能快速跟进，明确不同线索所处阶段： 1）线索解剖，明确用户画像 通过注册信息和网络数据，可以从人口统计、公司信息、BANT三个方面，明确线索画像，...某些行为与最终结果有高相关性，比如看过微信/官网端的产品报价页面，这往往是比案例更能说明潜在客户的意向程度，通过对这些行为打分，如某条线索有较高分数，却缺乏购买动机，则列为重点培育对象；如果某条线索，购买动机已经足够高...下面的打分仅作为示例，真正打分时，浏览官网/微信（微信正在成为一个超级移动官网入口）这个动作，要看潜客浏览的是哪一部分的内容，不同的内容象征着不同的客户意向阶段，所以也意味着不同的分值，如上面所说，产品报价页面就会比案例阶段高...，又比如潜客竟然浏览了官网/微信上的招聘页面，这象征着这个潜客也许并不是购买意向，从市场线索来看阶段较低。...通过将市场活动（线上直播、外部参与会议）获取的客户线索，引流到社交媒体上，以及将百度和官网注册带来的线索的，部分引流到社交媒体上（百度SEM这样的高意向的inbound leads显然直接成交了，更多的可以考虑采用目前国内到达率最好的社交平台微信上来做孵化
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一个组织想要预测谁是消费贷款产品的潜在违约者。他们有基于他们所观察到的顾客历史行为的数据。...因此，当他们获得新客户时，他们希望预测谁的风险更大，谁没有。此数据集为基于用户行为的贷款预测测试集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
销售智推作为基于腾讯社交和大数据的一个自动化营销工具，帮助企业通过自动化的运营社交渠道的潜客触达和裂变，结合大数据线索评级，来帮助品牌最大化的降低获客成本，提升转化。...还有客户转化困难方面，汽车行业客户购买周期都很长，从开始考虑到成交其中要经过很多环节，而销售在这一整个路径中可参与的环节很少，并且对于客户决定购买而言，销售的影响力是有限的。...通过推广小程序的不同产品、素材文章来进行微信的传播裂变，并且每一篇文章都会带有销售自己的信息，并能时追踪每一个打开名片的客户行为轨迹，帮助掌握客户需求，挖掘高意向用户。...销售可以通过推广内容后的各维度数据来查看客户的行为轨迹、关注的产品等兴趣点，实时追踪客户的各种疑虑和意向度。...同时销售智推传递的不只是名片，自带社交功能，自带裂变属性，并通过大数据的线索价值评分功能，自动为所有线索进行价值评分，及时跟进高意向度的客户，帮助掌握客户需求，挖掘高意向用户，并能够实时沟通来帮助跟进转化
B、获得360度的客户视角 打破数据孤岛后，开始尝试一个针对客户、用户和潜客的可定制化的360度客户视角，包括他们行为和事件的实时分析，以及离线属性。...4、应用场景／人群 助力银行消费贷款业务，打通从数据采集、预测分析，到智能数据驱动营销应用的完整闭环，实现快速增长。...B、形成可定制化的360度客户视角 打破数据孤岛后，开始尝试一个针对客户、用户和潜客的可定制化的360度客户视角，包括他们行为和事件的实时统合，以及离线属性。并可将处理完成的数据，随时下载导出。...5.4 数据的多元化场景应用 A、实现实时地个性化的多渠道营销 根据高意向用户的实时行为，及时激活营销活动，促进实时转化； 针对不同需求展示不同产品、不同诉求的营销内容，真正实现“因人而异”； APEX...B、个人画像提升精细化客户运营 发现：根据用户的兴趣特点和购买行为，发现忠诚客户和沉睡客户； 优化：对人群进行推新、促销、体验等高价值效果优化提升； 推广：向顾客推荐可能感兴趣的服务和产品，实现交叉销售
在这里我们可以看到售前主要是行为的预测，行为预测我们会支持两种模式，一种模式是对线索的评分，我们在做一些线下宣传，线下活动推广的时候，我们会收集到一些用户一些联系方式，通过这些联系方式电话号码给他做一个评分...这里我们第一个阶段做的是售前行为预测，包括一些挖掘，评分了之后就会告诉客户，高价值的这些人可以拿去做直接的外呼，一对一的外呼，这个成功率非常高。我们其他的高价值转换只占10%，最多占20%。...我们在教育行业做行为预测，预测一个用户发生注册，或者是购买某一类产品。我们会从两大维度，一个是付费的意愿，一个是付费能力来进行评估。...在模型效果上面我们会做预测上面的意向分级，我们高意向的拿去做营销效果会更好，模型的排序能力也比较好。...42万，高意向的，可以看到分成三个小包做投放，效果比较好，。
），已经产生了兴趣，甚至已有明确的意向，或者已经产生了消费，但是，我们既不知道这些用户具体是茫茫人海中哪一位，更无法主动再次触达他们。...；同时大量广告浪费在了非精准目标人群身上，而且更大的浪费是：看了广告的用户、逛了门店的用户，与我们只是打了一个照面，由于缺少后续的互动，大量的精准潜客没有产生兴趣、产生兴趣的没有产生意向、产生意向的没有产生购买...、与用户互动数据（种草、引流、转化、裂变）等等；只有源源不断沉淀与掌握立体多维的、新鲜及时的用户数据才可以对用户洞察，知道用户从什么渠道进来、进来之后操作了什么、看了什么内容、购买了什么产品、知道用户是因为什么跳出去的...、高转化、高联购、高裂变。...再比如在留存阶段主要目标是为了唤醒并留住用户；首先确定了留存的衡量指标不同的公司衡量留存的方法可能不同，电子商务领域最基本的留存指标是用户的重复购买率，比如用户每月购买产品的次数。
], 1: [35.480417754569189, 33.015665796344649]} 输入如下新的预测点，根据点积结果，来预测分类结果： 1 0 1 四、将两个婚介数据集 全部转换成数值数据...调用matchmaker.csv训练数据集，使用其缩放处理过后的数值数据集scaledset: 建立新预测数据：男士不想要小孩，女士想要:预测分类是： 0 建立新预测数据：男士想要小孩，女士想要:预测分类是...预测可以自动写预测数据，也可以用libsvm自带的cros_validation功能自动计算训练集的准确率 用svm自带的交叉验证会将 据集自动划分成训练集和测试集，训练集自动构造出训练模型，测试集对模型进行测试...运行结果是： 建立新预测数据：男士不想要小孩，女士想要:预测分类是：0.0 建立新预测数据：男士想要小孩，女士想要:预测分类是：1.0 交叉验证自动生成的数据预测结果是： [0.0, 1.0..., 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, ........ ] 数据的行数一共是有：500 预测正确的个数有：417 预测错误的个数有：83.0 所以svm准确率是：
摘要 本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测，完整的陈述了从 数据探索到 特征工程到 构建模型的整个过程。...，SVM模型： SVM-rbf，SVM-poly，SVM-linear， xgboost，以及通过改变 模型的参数和 数据量大小，来观察 NDGG的评分结果，从而了解不同模型，不同参数和不同数据量大小对预测结果的影响...predictions 数据下载地址 Airbnb 新用户的民宿预定预测-数据集 3....分析： x轴：离首次注册时间相差的天数 y轴：当天注册的用户数量 随着时间的增长,用户注册的数量在急剧上升 2. timestampfirstactive2.1查看头几行数据 print(train.timestamp_first_active.head...分析：随着数据量的增加，逻辑回归模型对测试集的预测评分（蓝色线）在不断上升，因为我们在训练模型时只用了10%的数据，如果使用全部的数据，效果可能会更好 6.2 树模型 其中的模型包括DecisionTree
图片来源：数商云MA 全渠道连接是运用多种可能的渠道与用户建立连接和传递内容，包括用户对产品的感知、研究、购买、交易和服务的全过程。...图片来源：数商云MA 通过营销自动化，企业可实现线上、线下全渠道数据的接入，打破数据孤岛，将所有线索集中到一个用户池中进行统一管理，并根据用户行为轨迹的监测精准识别用户画像，基于360画像的内容交互，使得营销更具针对性...（4）构建潜客池，实现营销闭环 将企业出行产品线的数据积聚并留存到平台，实现从线索到留存再到追踪的一个闭环，构建潜客用户池。...构建流量池以后，形成潜客企业大数据中心，销售人员从中获取优质客户联系方式，完成销售闭环。 （5）建立打分体系，提高线索质量 面对海量的线索，怎样识别高质量的线索质量也是一项巨大的挑战。...从初始线索到成为市场认可，不间断进行客户行为预测，精准判断客户需求，形成营销阶段漏斗，完成对客户的打分建模，再将符合市场认可的高价值客户自动输出，最终实现线索的转化。
如果NPS值越高，预示着厂商的产品销售机会，在未来被“存量市场”再次导入或者由于“口碑”和“推荐”的作用被“潜增量市场”接受的可能越大。...NPS除了“雷达作用”，还拥有“占卜未来”的能力，即预测出企业产品和服务层面的增长潜力。...就当前服务层面而言，主要是实施人员的方案设计能力、全局意识、工作态度得到最终用户的认可。从已经获得认可的要素来看，主要是方案设计能力得到最终用户的认可。...————————————————————————————— 简单介绍NPS的概念和计算方法： NPS（Net Promoter Score）即净推荐值，用来分析客户的忠诚度和满意度，客户愿意向他人推荐企业或服务的可能性指数...中立者是总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品。 推荐者是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买产品并将企业推荐给朋友。
APP用户数，探讨各个变量对用户是否会下单购买课程的影响。...并对已有用户数据的用户是否会下单购买产品进行预测。 解决方案 任务/目标 利用已知数据预测用户是否会下单购买APP产品。...数据可视化 ANN 神经网络预测用户是否购买产品 关于作者 在此对Xingyu Lan对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他专注机器学习、数据采集、数据分析、爬虫领域。...数据获取 在公众号后台回复“用户行为数据”，可免费获取完整数据。 本文中分析的用户行为数据分享到会员群，扫描下面二维码即可加群！ 了解更多。...本文选自《数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析》。
购买意向&基本分类创建&调整：分析购买意向时，我们需要以样本数据扫描为基础，创建一个初级分类。 5 情感分析 分析语气来判断公众心态，看他们对某个产品是持积极、消极还是中立态度。...预测模型：利用决策树、神经网络，SVM等算法，学习样本数据分类，从而确定分类规则。...运用分类规则：将预测算法规则和习惯规则应用到整个数据集，获取每个信息点的语气情感信息。...6 开发潜在客户 购买意向分析和语气分析结束后，我们可以将内容分为： 高可能性客户 中等可能性客户 低可能性客户 然后着重分析高可能性和中等可能性用户的需求和痛点，然后制定沟通策略来对他们进行重点营销。...所有这些分析工具都能用于将定性数据转化成数据表格，可用于社交媒体监测。 还有一些使用感较好的统计工具，如R语言、SPSS文本挖掘器、SAS统计分析系统，能够用于预测建模等高级分析过程。
渠道优化：为了获取新用户，互联网公司需要进行SEM、信息流、应用市场等不同渠道的投放，但不同媒体的用户群体特征各异，广告投放的ROI差别较大，通过数据分析来将渠道分类分级，流量规模大，用户质量高的加大投入...4.业务预测：基于大数据和算法挖掘能力，提供业务指标趋势预测，提前布局资源 除了对已经发生的业务现象进行事后分析外，还可以基于大数据预测业务发展趋势，比如五一、十一节假日提前预测业务高峰发生的时间以及业务量...ToC：数智化赋能 除了数据分析，大数据另一类场景是让产品“更懂你”，在合适的时间、场景，把产品和最有意向的用户匹配，实现人货场的匹配。...此时，需要基于大数据将用户标签化，构建用户的画像标签，按照不同的业务场景，进行人群的精细化分层后，精准触达，把资源倾斜给高潜客户。...3.个性化推荐服务：提供App、小程序等应用端产品的千人千面推荐，促进用户转化，提升用户体验 流量分发侧重于用户行为意向、下单概率预测等宏观层面，提供产品功能和服务的匹配推荐，个性化推荐则侧重于内容本身的精准匹配
在这个数字化的时代我们能够收集很多上面提到的客户静态和动态信息，但是如何能够利用这些信息来准确分析和判断客户的购买意向和成熟度就是一个营销小白和营销高手区分的分水岭了。下面就开始我们的进阶之路吧。...I 首先来分析下什么样的客户是潜在购买客户？ 最近在混沌大学看了90后营销导师李叫兽的一个需求三角理念，感觉非常的认同。需求三角由缺乏感，目标物和能力三角组成。...I 接下来我们来看下如何去衡量潜客的动机和能力 在下图中，Explicit Score中记录的信息我们可以看作客户是否有能力，而Implicit Score我们可以看作是因为客户有了购买动机所采取的一些隐性活动...答案是接下来要讲的： I 基于潜客的能力和动机得分采取行动 接下来市场营销团队要根据潜客的能力和动机分数，将潜客划分成为四个维度，并根据每个维度的不同来采取行动。 ?...如果我们发布了新的符合这部分客户能力的产品或者他们成长成为有能力的客户我们就可以立即采取行动。 4.无能力，无动机 这类是底价值的潜客信息，一般来讲我们有两个选择，一个是直接在数据库中删除这些潜客。
因为社区具有较大的内部边密度，这些概率中的最大概率对应于 r = s。 ? 三个社区的参数 购买概率 现在，我们有了数据的统计网络模型，该模型可以计算任何用户和产品之间存在边的概率。...比例因子是一个常数，可确保最终结果具有明确的概率。 ? 计算购买概率 用户排名 最后，将上一步中的购买概率从最大到最小排序，得出客户对目标商品意向的排名。...选择这些用户的依据是，他们之前有参与过促销活动，或者购买竞争对手产品的可能性。我们使用上述的网络模型，根据 100,000 名用户对促销酸奶的意向进行排名。...总结 二部图是购买数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。...例如，如果客户只购买了一种或两种产品，则受监督的方法可能会因缺乏足够的训练数据而苦苦挣扎。相反，将此类用户分配给社区并计算相应的边概率不会带来任何问题。
大家可以尝试一下朋友圈广告、QQ空间广告（如下图），这类广告的优势在于可以根据用户信息、行为轨迹等进行精准地域定向推广。...比如针对QQ用户量庞大的90后群体，他们大学毕业后会有出国深造、技能培训的需求，因此对于语言培训、考研辅导等机构来说是QQ空间很好的广告投放点。...通过什么样的方式来缩短周期，促进转化呢？ 相信绝大多数教育机构都会想到的是搞一些促销优惠活动，比如在公众号等一些媒体上发布促销信息或者发放红包卡券，吸引学员到店消费购买课程。...尤其对于一些高意向学员来说，限时优惠/红包就是临门一脚。 另一块要强调的就是内容营销，这也是促进潜客转化的一个利器。...比如开放某一课程前一两节线上免费试听或者直播公开课等，学员产生了兴趣自然更愿意付费购买全套的课程，而这种福利也给还在观望的低意向学员留下好的印象，增大以后成单的可能性。
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