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RFM会员价值模型

模型基本原理 会员价值用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标。 价值模型一般基于交易行为产生,衡量的是有实体转化价值的行为。...常用的价值模型是RFM RFM模型是根据会员 最近一次购买时间R(Recency) 购买频率F(Frequency) 购买金额M(Monetary)计算得出RFM得分 通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值...RFM划分案例思路说明 在得到不同会员的RFM之后,根据步骤⑤产生的两种结果有两种应用思路 思路1:基于3个维度值用户群体划分和解读,对用户的价值分析 得分为212的会员往往购买频率较低,针对购买频率低的客户应定期发送促销活动邮件...在得到不同会员的RFM之后,根据步骤⑤产生的两种结果有两种应用思路 思路2:基于RFM的汇总得分评估所有会员的价值价值,并可以价值排名。...案例背景介绍  用户价值细分是了解用户价值的重要途径,针对交易数据分析的常用模型是RFM模型 业务对RFM的结果要求 对用户分组 将每个组的用户特征概括和总结出来,便于后续精细化运营不同的客户群体,

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    【百AI语音合成】会员到访门店语音提醒

    每次会员到访都需要。会员自主结账或找导购才能被发现。或者需要一个人员站在门口,并且对会员都全部了解,才能对会员到访进行更好服务的接待。 小帅为了免去这些操作呢。就想到了百AI。语音合成。...=1,小美=0,逍遥=3,丫丫=4 * 博文=106,小童=110,小萌=111,米朵=103,小娇=5 **/ options.put...主要看语音合成、语音提醒部分即可 人脸会员识别可以看百AI的官方解决方案 https://ai.baidu.com/solution/faceidentify 本业务中人脸识别、摄像头厂商暂时没用百...所以需要对Java的定时任务、任务调度有一定了解哦 2.定时任务就是对人脸会员信息读取并进行会员到访语音提示音频文件合成 会员信息采集 会员到访提示音发音类型默认 米多。...方便后续给每个到访会员给定不同声音的提醒 会员到访APP推送 非百AI人脸会员解决方案哦~ 不要问为什么不用百AI的。上面已经给出说明了。

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    3分钟短文 | PHP极速匹配子字符串,你是怎么的?

    ; if ($a contains 'are') echo 'true'; PHP 中推荐的做法是使用 strpos 函数,如果有匹配,则返回首次出现的位置,也就是 int 类型的值;如果没有...== false) { echo 'true'; } 注意判断是否匹配,使用了 !== false,判断完全不等于 false,则就算匹配了。...因为我们匹配的字符串,有可能是包含了各式各样编码后的字符串,如果做到通用?只有 PHP MbString 扩展了。...正则匹配 一般字符串操作,我们无需使用正则,因为太重量级了,没必要动用重型武器。但是strpos能做的,在正则匹配来说,是小菜一碟。...写在最后 从优秀的案例中学习 PHP 函数的深度用法,可以大大提升我们的编程能力。抛开设计模式不说,PHP那些极为实用的函数,你真的都掌握了吗?

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    PHP实现会员账号单唯一登录的方法分析

    本文实例讲述了PHP实现会员账号单唯一登录的方法。...分享给大家供大家参考,具体如下: 情景再现 同一会员账号限制在同一台设备(电脑、手机、Ipad等)上单点登录,重复登录后,原登录访问页面时则直接跳转到登录页面且需要重新登录才能正常访问。...; 4、保存sessionId文件夹(session_log),测试代码,需要手动建一个或者赋予自动生成文件的权限 更多关于PHP相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《php缓存技术总结》、《PHP数组...(Array)操作技巧大全》、《php字符串(string)用法总结》、《PHP错误与异常处理方法总结》、《php面向对象程序设计入门教程》、《php+mysql数据库操作入门教程》及《php常见数据库操作技巧汇总...》 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。

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    使用Faiss进行海量特征的相似匹配

    ,这是1:N 人脸识别的一个例子; 像这样的例子还有很多,事实上,以神经网络对样本进行特征的提取,然后在海量的特征库里进行特征相似的搜索/比对/匹配,已经是AI技术落地的一大领域。...Faiss就是Facebook维护的一个高效的特征相似匹配和聚类的库。 本文将从最基本的特征比对说起,然后落脚到我们为什么需要Faiss,以及Faiss上提供的在特征比对之外的功能。.../blob/master/examples/a_resnet_project/test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库,之后,待搜索的图片就和该特征库来相似匹配...现在我们要检索一张图片该怎么呢?对该图片提特征、和db里的特征进行L2距离的计算、找出距离最近的1个或k个。...本文仅学术分享,如有侵权,请联系删文。

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    手把手教你倾向评分匹配

    今天PSM推荐的包为MatchIt,一听名字就是匹配用的。 下面进入正题,今天我们看看如何用MatchIt,进行PSM分析: 1. 安装并加载包,关于包的安装,已经讲过多次,直接上代码: ?...我们发现该数据集中case样本包括250个,control样本包括1000个,接着我们需要对这两类样本进行匹配匹配的协变量主要是性别因素和年龄因素。 3....数据匹配,采用matchit函数,首先要定义一个逻辑变量,这一点非常重要: ? 生存好逻辑变量之后,接着我们需要进行匹配 ?...,该方法是PSM中最常见也最基本的方法,该方法是将处理组和对照组倾向性评分中最接近的个体进行匹配,当处理组个体全部匹配后,匹配结束,ratio代表匹配比例,当ratio=1,代表进行1:1匹配。...匹配结果展示: ? ? 因为我们是250和1000进行匹配,可以看到在control 里面还有750个未匹配到。 5. 配对样本整理 ?

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    php utf-8编码 正则匹配中文

    unicode里面 中文的区域的0x4e00-0x9fa5 在java或者js这种已unicode编码处理字符串的编程语言中 /^[\u4e00-\u9fa5]+$/就可以判断一个字符串是否全部为中文 那么php...中 字符的编码根据页面而定 页面是gbk的 字符编码就是gbk的 utf-8也同理 之前有一个表达式 “/^[\x80-\xff]+$/” 仅仅可以匹配是否含有非ascll字符 而汉字只是其中一个比较小的区域...不太精确 由于我的页面编码是utf-8的 于是把js的表达式搬到php中来 提示PCRE不支持”\u”和其他乱七八糟的一大堆东西 后来查资料了解到 php的正则有一种叫做字符组的东西 用\x...又提示”\x”表达式后的数字太大 又查了资料 了解到可以使用修正模式”u” 让程序把后面当成unicode字符处理 于是改成了”/^[\x{4e00}-\x{9fa5}]+$/u” 测试成功 所以php...下正则匹配中文的表达式是 “/^[\x{4e00}-\x{9fa5}]+$/u” 这个仅适用于utf-8编码

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    Python 图片清晰识别

    然而有一些算法可以去量化图片的清晰,做到有章可循。 原理 如果之前了解过信号处理,就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换,然后查看高低频分布。...我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示图片的清晰。...Pech-Pacheco 在 2000 年模式识别国际会议提出将图片中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模卷积运算,然后计算标准差,出来的值就可以代表图片清晰。...cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F) 对图片用 3x3 拉普拉斯算子卷积,这里的 cv2.CV_64F 就是拉普拉斯算子。...上面那张图按这个计算出来时 3170 多,这个就是最后我们用来判断清晰的值。 ? 可以再找一张看看: 原图: ? 灰度和经过拉普拉斯算子之后,可以看到人物部分已经不是很清晰了。 ?

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    转-------CNN图像相似匹配 2-channel network

    Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》),因为文献基本上是在 Siamese Networks的基础上修改...其实我觉得,用“计算相似”这个词有点不合适,我觉得应该翻译为匹配程度。...因为文献所采用的训练数据中,如果两张图片匹配,输出值标注为y=1,如果两张图片不匹配,那么训练数据标注为y=-1,也就是说,这个训练数据的标注方法,根本就不是一个相似度数值,而是一个是否匹配的数值。...我们打个比方,有三样物体:钢笔、铅笔、书包,那么在训练数据中,就把钢笔和铅笔标注为y=1,而不是用一个相似度数值来衡量,比我钢笔和铅笔的相似我们把它标注为y=0.9……,所以说用于用相似这个词有点不合理...这样算法的最后一层直接是全连接层,输出神经元个数直接为1,直接表示两张图片的相似

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    NLP | 神经网络语义匹配技术

    NLP专栏 作者:百NLP 一、序言 文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题,自然语言处理中的许多任务都可以抽象为文本匹配任务。...例如网页搜索可抽象为网页同用户搜索 Query 的一个相关性匹配问题,自动问答可抽象为候选答案与问题的满足匹配问题,文本去重可以抽象为文本与文本的相似匹配问题。...而且可以直接建模非相似类的匹配问题。...那么,我们可以容易地把多切分粒度生成的多表示向量进行融合,再通过融合后的语义表示层得到最终的匹配相似匹配层的融合可以用最简单直观的方式实现,即不同表示粒度的匹配得分上加权和。...最终的任务是分类还是排序,是排序的话排序的优化目标和训练中的优化目标如何可以的更一致?这其中有一些会影响到对数据的组织方式,有一些需要针对性的对一些模型超参数调整。

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