陳溥　楊貺

摘 要 本文根據(jù)2018年高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽C題中提供的大型百貨商場(chǎng)的數(shù)據(jù)信息，運(yùn)用EXCEL分析了商場(chǎng)會(huì)員的消費(fèi)特征、研究了會(huì)員與非會(huì)員群體的差異，并運(yùn)用SQL SEVER軟件計(jì)算得到了商場(chǎng)近幾年總的銷(xiāo)售額和會(huì)員群體給商場(chǎng)帶來(lái)的銷(xiāo)售額，發(fā)現(xiàn)會(huì)員群體給商場(chǎng)帶來(lái)的價(jià)值是巨大的。最后針對(duì)會(huì)員的消費(fèi)情況建立了能夠刻畫(huà)每一位會(huì)員購(gòu)買(mǎi)力的數(shù)學(xué)模型，以便能夠?qū)γ總€(gè)會(huì)員的價(jià)值進(jìn)行識(shí)別。

關(guān)鍵詞 消費(fèi)特征 群體差異 SQL SEVER 購(gòu)買(mǎi)力

中圖分類(lèi)號(hào)：O21 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0745（2021）11-0050-02

1 前言

在零售行業(yè)中，會(huì)員價(jià)值體現(xiàn)在持續(xù)不斷地為零售運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)穩(wěn)定的銷(xiāo)售額和利潤(rùn)，同時(shí)也為零售運(yùn)營(yíng)商策略的制定提供數(shù)據(jù)支持。零售行業(yè)會(huì)采取各種不同方法來(lái)吸引更多的人成為會(huì)員，并且盡可能提高會(huì)員的忠誠(chéng)度。當(dāng)前電商的發(fā)展使商場(chǎng)會(huì)員不斷流失，給零售運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)了嚴(yán)重?fù)p失。此時(shí)，運(yùn)營(yíng)商需要有針對(duì)性地實(shí)施營(yíng)銷(xiāo)策略來(lái)加強(qiáng)與會(huì)員的良好關(guān)系。比如，商家針對(duì)會(huì)員采取一系列的促銷(xiāo)活動(dòng)，以此來(lái)維系會(huì)員的忠誠(chéng)度。有人認(rèn)為對(duì)老會(huì)員的維系成本太高，事實(shí)上，發(fā)展新會(huì)員的資金投入遠(yuǎn)比采取一定措施來(lái)維系現(xiàn)有會(huì)員要高。完善會(huì)員畫(huà)像描繪，加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有會(huì)員的精細(xì)化管理，定期向其推送產(chǎn)品和服務(wù)，與會(huì)員建立穩(wěn)定的關(guān)系是實(shí)體零售行業(yè)得以更好發(fā)展的有效途徑[1]。

2 商場(chǎng)會(huì)員的消費(fèi)特征

首先對(duì)附件1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剔除無(wú)效數(shù)據(jù)（包含會(huì)員信息有空格的行以及出生年份為1753的行）得到新的會(huì)員信息表，對(duì)會(huì)員信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到會(huì)員的特征情況如下。

2.1 男女比例

通過(guò)圖表發(fā)現(xiàn)，該商場(chǎng)會(huì)員中，女性會(huì)員占比很大，會(huì)員年齡主要分布在30歲到50歲之間。

3 會(huì)員與非會(huì)員的群體差異

應(yīng)用SQL SEVER 2008軟件[2]，導(dǎo)入附件中的數(shù)據(jù)，對(duì)附件中的銷(xiāo)售流水表進(jìn)行會(huì)員與非會(huì)員拆分，分別得到本商場(chǎng)會(huì)員的銷(xiāo)售流水表和非會(huì)員銷(xiāo)售流水表，并對(duì)兩表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果如下。

3.1 會(huì)員消費(fèi)金額段數(shù)量

3.2 非會(huì)員消費(fèi)金額段數(shù)量

通過(guò)圖表可以發(fā)現(xiàn)會(huì)員和非會(huì)員對(duì)各價(jià)位段商品購(gòu)買(mǎi)數(shù)量的占比情況大致相同，都比較傾向于購(gòu)買(mǎi)1000元以下的低價(jià)位商品，但對(duì)商品種類(lèi)的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量占比差異較大，會(huì)員主要傾向于購(gòu)買(mǎi)女性用品，約占比77%，而非會(huì)員對(duì)各種類(lèi)商品需求量主要集中在兒童用品、女性用品和男性用品。

4 會(huì)員群體給商場(chǎng)帶來(lái)的價(jià)值及購(gòu)買(mǎi)力評(píng)判模型

應(yīng)用SQL SEVER 2008軟件，導(dǎo)入附件2和附件3的數(shù)據(jù)，編寫(xiě)命令計(jì)算得到：商場(chǎng)近幾年總的銷(xiāo)售額為1，222，599， 720.4元，其中會(huì)員群體給商場(chǎng)帶來(lái)的銷(xiāo)售額為753，190， 629.350059元，占總銷(xiāo)售額的百分之六十幾，可見(jiàn)會(huì)員群體給商場(chǎng)帶來(lái)的價(jià)值是巨大的。

考慮影響會(huì)員購(gòu)買(mǎi)力的因素，建立了五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別為：購(gòu)買(mǎi)次數(shù)C、購(gòu)買(mǎi)總額Z、入會(huì)年限R、年齡N、購(gòu)買(mǎi)單價(jià)D，采用層次分析法，這里只設(shè)置一個(gè)層次層，運(yùn)用下表的權(quán)重標(biāo)度。

兩兩相鄰判斷的中間值 2，4，6，8

得到判斷矩陣：（順序?yàn)椋嘿?gòu)買(mǎi)次數(shù)C，購(gòu)買(mǎi)總額Z，入會(huì)年限R，年齡N，購(gòu)買(mǎi)單價(jià)D）

代入軟件可求得，所以：

滿足一致性檢驗(yàn)，對(duì)矩陣（-0.465822，-0.840863，-0.0950974，-0.173299，-0.192049）做歸一化得到五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為（0.263，0.475，0.055，0.099，0.110），所以五個(gè)指標(biāo)中權(quán)重由高到低排序?yàn)椋嘿?gòu)買(mǎi)總額>購(gòu)買(mǎi)次數(shù)>購(gòu)買(mǎi)單價(jià)>年齡>入會(huì)年限。

依據(jù)各指標(biāo)權(quán)重我們可以建立購(gòu)買(mǎi)力評(píng)判模型為：

Y=0.475Z+0.263C+0.11D+0.099N+0.055R

5 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)大型百貨商場(chǎng)會(huì)員畫(huà)像描繪進(jìn)行了研究，分析了商場(chǎng)會(huì)員的消費(fèi)特征、研究了會(huì)員與非會(huì)員群體的差異，并針對(duì)會(huì)員的消費(fèi)情況建立了能夠刻畫(huà)每一位會(huì)員購(gòu)買(mǎi)力的評(píng)判模型，便于對(duì)會(huì)員的價(jià)值進(jìn)行識(shí)別，在商場(chǎng)對(duì)會(huì)員的有效管理方面有較大的參考價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1] 譚躍雄，周娜.基于動(dòng)態(tài)客戶保持的企業(yè)客戶生命周期價(jià)值模型研究[J].管理科學(xué)，2004，17（06）：46-50.

[2] 郝安林.SQL Server 2008 基礎(chǔ)教程與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2012.