2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题解题思路
题目
C题 大型百货商场会员画像描绘
在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员,并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失,给零售运营商带来了严重损失。此时,运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如,商家针对会员采取一系列的促销活动,以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,定期向其推送产品和服务,与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
附件中的数据给出了某大型百货商场会员的相关信息:附件1是会员信息数据;附件2是近几年的销售流水表;附件3是会员消费明细表;附件4是商品信息表,一般来说,商品价格越高,盈利越高;附件5是数据字典。请建立数学模型解决以下问题:
(1) 分析该商场会员的消费特征,比较会员与非会员群体的差异,并说明会员群体给商场带来的价值。
(2) 针对会员的消费情况建立能够刻画每一位会员购买力的数学模型,以便能够对每个会员的价值进行识别。
(3) 作为零售行业的重要资源,会员具有生命周期(会员从入会到退出的整个过程),会员的状态(比如活跃和非活跃)也会发生变化。试在某个时间窗口,建立会员生命周期和状态划分的数学模型,使商场管理者能够更有效地对会员进行管理。
(4) 建立数学模型计算会员生命周期中非活跃会员的激活率,即从非活跃会员转化为活跃会员的可能性,并从实际销售数据出发,确定激活率和商场促销活动之间的关系模型。
(5) 连带消费是购物中心经营的核心,如果商家将策划某次促销活动,如何根据会员的喜好和商品的连带率来策划此次促销活动?
思路
针对问题1,这个就是简单的比对分析问题了,比对的重点就是要找关键,他们的差异通过数值模型比对就可以了,没有什么技术含量。
针对问题2,这个购买力的数学模型说白了就是构建个人信息库,我们可以将购买力作为一个评价数据,而这个评价数据可以与其消费的各种商品以及其个人信息挂钩的,因此我们需要构建一个模型拟合这两者之间的关系即可,拟合模型可以选用多项式拟合算法,回归分析等解决,但用这类算法虽然简单易行,缺点是谁都会用,基本不可能拿奖,所以我们势必必要提升模型档次,用于构建自变量与因变量之间关系的高端模型主要是神经网络算法,BP是首选,但你选大家也选,所以需要加强版神经网络,例如LM算法、自适应梯度修正等进行深度优化后的网络。需要再加强版可以选用深度学习算法来拟合网络,如卷积神经网络等。
针对问题3,这个生命周期和状态主要从会员的购买力方面进行研究,我们可以通过会员唯一卡号和商品销售信息进行配准,并将消费商品的时间进行记录(这个可能要编程实现,要不难度太大),这样就能看到会员在某个时间周期内的消费商品类型及价格排列,然后将这个时间与价格进行一致性分析后构建两者之间的关系,构建回归模型进行拟合即可得到生命周期和状态划分。
针对问题4,这个主要是在生命周期内,我们需要查到某些会员存在的异常数据波动,这个异常数据是有先兆的,比如在某个会员长期低迷的情况下,购买了若干类型的商品,或者因为某种原因增强了购买力,从而转变成了活跃会员,因此我们首先需要检测出这些遗传数据出现的位置,这个可以选用小波分析算法来做,确定这个位置后,再根据她后面的活跃情况(可以先分级考虑)确定这种异常数据与活跃分级之间的关系,也是拟合一下就可以了,这个活跃分级就是活跃概率。然后再返回去寻找是不是和上传促销活动有关系即可。
针对问题5,评价类问题,用遗传算法即可。
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