第八章

社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)分析SOUTHWESTERNUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開(kāi)拓01社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)02社交平臺(tái)用戶行為--用戶行為數(shù)據(jù)03用戶行為畫(huà)像04用戶未來(lái)購(gòu)買行為預(yù)測(cè)Part1社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開(kāi)拓01社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)案例引入——可口可樂(lè)社媒活動(dòng)JUNE12th#ShareACoke：可口可樂(lè)在社媒上的分享商務(wù)活動(dòng)

個(gè)性化定制的可口可樂(lè)瓶子促進(jìn)用戶之間的分享與互動(dòng)，如：可口可樂(lè)瓶上印上不同名字或常見(jiàn)的稱呼，如“朋友”“寶貝”等。除個(gè)性化瓶子之外，可口可樂(lè)還鼓勵(lì)用戶在社交媒體平臺(tái)上使用“#ShareACoke”的標(biāo)簽分享他們與瓶子的合照，或者記錄他們分享可樂(lè)的時(shí)刻#ShareACoke”活動(dòng)通過(guò)個(gè)性化定制、社交媒體互動(dòng)等方式，成功地營(yíng)造了一種參與性強(qiáng)、情感共鳴深的品牌體驗(yàn)，并為品牌帶來(lái)了廣泛的關(guān)注和參與度。01社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)發(fā)展階段&特征JUNE12th門(mén)戶網(wǎng)站的崛起企業(yè)開(kāi)始積極在平臺(tái)上創(chuàng)建品牌頁(yè)面、發(fā)布內(nèi)容、與用戶互動(dòng)社交媒體初期階段主要平臺(tái)為個(gè)人網(wǎng)站、博客、在線論壇視頻和圖像社交的興起短視頻平臺(tái)（如抖音、快手）和圖像分享平臺(tái)（如Instagram、小紅書(shū)）的興起Web2.0時(shí)代企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到可以通過(guò)社交媒體平臺(tái)直接與用戶進(jìn)行溝通和互動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代智能手機(jī)的普及和微信、微博等移動(dòng)社交平臺(tái)的崛起數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和精準(zhǔn)營(yíng)銷通過(guò)大數(shù)據(jù)分析工具收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)01社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)四大特征JUNE12th01020304用戶參與社交平臺(tái)是互動(dòng)的場(chǎng)所，企業(yè)可以通過(guò)舉辦線上活動(dòng)和比賽、實(shí)時(shí)互動(dòng)等形式引發(fā)用戶參與，提高用戶粘性和忠誠(chéng)度。廣告投放社交平臺(tái)上廣告投放是提升品牌知名度和銷售量的重要途徑。通過(guò)分析平臺(tái)用戶的興趣、行為習(xí)慣和社交關(guān)系等數(shù)據(jù)，可以將廣告精準(zhǔn)地投放給目標(biāo)受眾，從而提高廣告的觸達(dá)效果和轉(zhuǎn)化率。達(dá)人合作跟達(dá)人合作是社交平臺(tái)商務(wù)活動(dòng)的重要策略。擴(kuò)大品牌曝光和影響力，吸引更多目標(biāo)受眾，也可以借助達(dá)人的影響力和粉絲基礎(chǔ)來(lái)建立更加可信賴的品牌形象。建立品牌形象在社交平臺(tái)上，企業(yè)可以通過(guò)發(fā)布有趣、有價(jià)值的內(nèi)容來(lái)建立品牌形象。其中包括分享行業(yè)知識(shí)、產(chǎn)品故事、用戶案例等，以此來(lái)提升品牌認(rèn)知度和美譽(yù)度。Part2社交平臺(tái)用戶行為分析實(shí)例嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開(kāi)拓02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th本節(jié)將展示如何使用Python進(jìn)行社交平臺(tái)的數(shù)字商務(wù)分析，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型構(gòu)建，再到結(jié)果解釋實(shí)例使用的數(shù)據(jù)集為小紅書(shū)賣貨與用戶分析數(shù)據(jù)集，其中各字段解釋如表8-2所示02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th1.不同性別的平均購(gòu)買金額對(duì)比下面這段代碼通過(guò)matplotlib和seaborn庫(kù)展示了一個(gè)包含性別和購(gòu)買金額數(shù)據(jù)的PandasDataFrame可視化分析。首先，代碼通過(guò)matplotlib.font_manager設(shè)置中文字體屬性。#導(dǎo)入matplotlib的字體管理模塊，以便使用自定義中文字體importmatplotlib.font_managerasfm#設(shè)置中文字體路徑font_path='E:\\OneDrive\\桌面\\simhei.ttf'prop=fm.FontProperties(fname=font_path)#使用FontProperties設(shè)置字體屬性plt.rcParams['font.family']=prop.get_name()#設(shè)置matplotlib的全局配置，以支持中文顯示plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th接著，使用seaborn的boxplot和barplot函數(shù)分別繪制不同性別用戶的購(gòu)買金額箱線圖和平均購(gòu)買金額柱狀圖，展示了性別對(duì)購(gòu)買行為的影響。1.不同性別的平均購(gòu)買金額對(duì)比#data是格式為pandasDataFrame的實(shí)訓(xùn)數(shù)據(jù)集，包含用戶數(shù)據(jù)和購(gòu)買金額信息#將性別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀格式data['gender']=data['gender'].map({1.0:'男',0.0:'女'})#不同性別的平均購(gòu)買金額對(duì)比plt.figure(figsize=(12,6))plt.subplot(1,2,1)#在圖形窗口中創(chuàng)建第一個(gè)子圖，1行2列的第一個(gè)位置sns.boxplot(x='gender',y='revenue',data=data)#使用seaborn的boxplot()函數(shù)繪制不同性別用戶的購(gòu)買金額箱線圖plt.title('不同性別用戶的購(gòu)買金額箱線圖',fontproperties=prop)#設(shè)置圖表標(biāo)題，使用之前設(shè)置的中文字體屬性plt.xlabel('性別',fontproperties=prop)#設(shè)置x軸和y軸的標(biāo)簽，同樣使用中文字體屬性plt.ylabel('購(gòu)買金額',fontproperties=prop)#對(duì)dataDataFrame按照gender字段進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)性別的平均購(gòu)買金額gender_avg_revenue=data.groupby('gender')['revenue'].mean().reset_index()plt.subplot(1,2,2)#在圖形窗口中創(chuàng)建第二個(gè)子圖，1行2列的第二個(gè)位置sns.barplot(x='gender',y='revenue',data=gender_avg_revenue)plt.xlabel('性別',fontproperties=prop)plt.title('不同性別用戶的平均購(gòu)買金額柱狀圖',fontproperties=prop)plt.ylabel('平均購(gòu)買金額',fontproperties=prop)plt.colorbar(label='log_{10}$(population)')plt.tight_layout()plt.show()#顯示圖表02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th接著，使用seaborn的boxplot和barplot函數(shù)分別繪制不同性別用戶的購(gòu)買金額箱線圖和平均購(gòu)買金額柱狀圖，展示了性別對(duì)購(gòu)買行為的影響。1.不同性別的平均購(gòu)買金額對(duì)比02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th首先，通過(guò)matplotlib.font_manager模塊設(shè)置中文字體屬性。接著定義age_group函數(shù)將用戶年齡分類，并用此函數(shù)對(duì)DataFrame中的年齡數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。2.不同年齡段的用戶的購(gòu)買平均金額對(duì)比#不同年齡段的用戶的購(gòu)買平均金額對(duì)比#加載中文字體importmatplotlib.font_managerasfmfont_path='E:\\OneDrive\\桌面\\simhei.ttf'prop=fm.FontProperties(fname=font_path)plt.rcParams['font.family']=prop.get_name()plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#定義年齡分段函數(shù)defage_group(age):ifage<30:return'30以下'elif30<=age<=50:return'30-50'elif50<age<=70:return'51-70'else:return'70以上'#對(duì)數(shù)據(jù)集中的年齡進(jìn)行分段data['age_group']=data['age'].Apply(age_group)02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th使用groupby方法結(jié)合年齡分組對(duì)購(gòu)買金額進(jìn)行平均計(jì)算。設(shè)置索引并用年齡順序列表來(lái)排序DataFrame。2.不同年齡段的用戶的購(gòu)買平均金額對(duì)比#計(jì)算每個(gè)年齡段的平均購(gòu)買金額age_avg_revenue=data.groupby('age_group')['revenue'].mean().reset_index()#對(duì)年齡組進(jìn)行排序以確保條形圖按年齡順序顯示age_order=['30以下','30-50','51-70','70以上']age_avg_revenue=age_avg_revenue.set_index('age_group').loc[age_order].reset_index()plt.figure(figsize=(14,6))02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th條形圖使用seaborn的barplot函數(shù)展示不同年齡段的平均購(gòu)買金額；餅圖使用autopct參數(shù)來(lái)格式化顯示百分比，并通過(guò)pctdistance調(diào)整標(biāo)簽距離中心的位置，以增強(qiáng)圖表的可讀性。2.不同年齡段的用戶的購(gòu)買平均金額對(duì)比#繪制條形圖，使用age_group列的數(shù)字排序plt.subplot(1,2,1)sns.barplot(x='age_group',y='revenue',data=age_avg_revenue)plt.title('不同年齡段用戶的購(gòu)買平均金額對(duì)比’,fontproperties=prop)plt.xlabel('年齡段',fontproperties=prop)plt.ylabel('平均購(gòu)買金額',fontproperties=prop)#繪制餅圖plt.subplot(1,2,2)#autopct='%1.1f%%'表示標(biāo)簽顯示為百分比，保留一位小數(shù)#用pctdistance參數(shù)來(lái)控制這些百分比標(biāo)簽距離餅中心的位置plt.pie(age_group_count,labels=age_group_count.index,autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.2,startangle=140,colors=plt.cm.tab20.colors,shadow=True)plt.tight_layout()plt.show()02用戶行為數(shù)據(jù)概況JUNE12th02用戶行為數(shù)據(jù)概況是否參與活動(dòng)對(duì)用戶平均購(gòu)買金額的影響對(duì)比利用Pandas的groupby和describe方法對(duì)數(shù)據(jù)集中的revenue字段按用戶是否在最近30天內(nèi)參與App上的重要活動(dòng)進(jìn)行分組并開(kāi)展描述性統(tǒng)計(jì)分析使用seaborn的barplot函數(shù)繪制兩個(gè)條形圖，分別展示這兩組用戶的銷售額總和與平均值促銷效應(yīng)理論和用戶參與度理論認(rèn)為參與商務(wù)活動(dòng)的用戶往往對(duì)品牌有更高的認(rèn)知度和情感連結(jié)，這可能會(huì)增加其購(gòu)買意愿和消費(fèi)頻次，從而提升平均購(gòu)買金額從總銷售額來(lái)看，未參與活動(dòng)的用戶群體貢獻(xiàn)了最大的銷售額，這可能是因?yàn)檫@個(gè)群體用戶數(shù)量較多。然而，當(dāng)查看平均銷售額時(shí)，參與活動(dòng)的用戶花費(fèi)更多，這表明雖然他們的數(shù)量可能較少，但他們每個(gè)人的購(gòu)買力更強(qiáng)對(duì)于品牌來(lái)說(shuō)，鼓勵(lì)用戶參與活動(dòng)可能會(huì)增加用戶的參與度和購(gòu)買意愿。未知組的數(shù)據(jù)表明這部分用戶的行為模式不明確，需要進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析來(lái)理解這一群體的行為。品牌可能需要更多關(guān)注提高參與活動(dòng)用戶的數(shù)量，因?yàn)檫@可能帶來(lái)更高的平均購(gòu)買額，同時(shí)也要研究如何將未參與活動(dòng)的用戶轉(zhuǎn)化為參與活動(dòng)的用戶，以最大化銷售額。02用戶行為數(shù)據(jù)概況是否參與活動(dòng)對(duì)用戶平均購(gòu)買金額的影響對(duì)比02用戶行為數(shù)據(jù)概況不同生命周期的用戶的平均購(gòu)買金額對(duì)比用戶生命周期理論和用戶行為模式強(qiáng)調(diào)，用戶在不同的生命周期階段（如新用戶、成長(zhǎng)用戶、成熟用戶、衰退用戶）具有不同的消費(fèi)需求、購(gòu)買能力和品牌忠誠(chéng)度。利用Pandas的value_counts方法計(jì)算dataDataFrame中l(wèi)ifecycle列的值的頻率分布，并通過(guò)設(shè)置normalize=True來(lái)獲取每個(gè)生命周期階段用戶的比例利用matplotlib和seaborn庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)包含兩個(gè)子圖的圖形：第一個(gè)子圖使用sns.barplot方法繪制不同生命周期階段用戶的平均購(gòu)買金額條形圖，第二個(gè)子圖使用Pandas的plot方法繪制餅圖，顯示各生命周期用戶的人數(shù)占比。lifecycle_count=data['lifecycle'].value_counts(normalize=True)plt.figure(figsize=(12,6))plt.subplot(1,2,1)sns.barplot(x='lifecycle',y='revenue',data=data,order=['C','B','A'])plt.title('不同生命周期階段用戶的平均購(gòu)買金額對(duì)比',fontproperties=prop)plt.xlabel('用戶的生命周期階段',fontproperties=prop)plt.ylabel('平均購(gòu)買金額',fontproperties=prop)plt.subplot(1,2,2)lifecycle_count.plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.2,startangle=140,labels=lifecycle_count.index)plt.title('不同生命周期階段用戶的人數(shù)占比',fontproperties=prop)plt.ylabel('')plt.tight_layout()plt.show()生命周期C階段的用戶平均購(gòu)買金額最高。生命周期B階段的用戶平均購(gòu)買金額略低于C階段，但仍然較高。生命周期A階段的用戶平均購(gòu)買金額最低，表明這個(gè)群體的消費(fèi)較為保守。生命周期C階段的用戶盡管占據(jù)了用戶總數(shù)的大多數(shù)，他們的平均購(gòu)買金額也最高，這可能表明隨著對(duì)品牌的熟悉度增加，用戶的購(gòu)買信心增強(qiáng)，從而愿意進(jìn)行更多消費(fèi)。A階段的新用戶平均消費(fèi)最低，這可能反映了新用戶的對(duì)品牌的不熟悉進(jìn)行了試探性購(gòu)買。02用戶行為數(shù)據(jù)概況不同生命周期的用戶的平均購(gòu)買金額對(duì)比Part3用戶行為畫(huà)像嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開(kāi)拓使用RFM模型（Recency-Frequency-Monetary，時(shí)間間隔-交易頻率-交易金額）對(duì)用戶進(jìn)行行為畫(huà)像分析和分層打分。03用戶行為畫(huà)像RFM模型搭建1.數(shù)據(jù)集處理檢查數(shù)據(jù)集中是否有用戶ID或類似的唯一標(biāo)識(shí)符，以便按用戶進(jìn)行分組。缺少用戶ID，無(wú)法直接按用戶分組來(lái)計(jì)算購(gòu)買頻率。如果每行代表一個(gè)獨(dú)立的交易，可以簡(jiǎn)化地將每行視為一個(gè)“用戶”的單次交易。2.創(chuàng)建模型組成部分基于數(shù)據(jù)集所包含的信息和RFM模型，做出假設(shè)和簡(jiǎn)化。使用days_since_last_order字段計(jì)算R（Recency）。使用previous_order_amount字段來(lái)計(jì)算M（Monetary）。由于數(shù)據(jù)集無(wú)法確定具體的頻率，將忽略F（Frequency）維度。03用戶行為畫(huà)像RFM模型搭建根據(jù)最近一次購(gòu)買時(shí)間（Recency）和購(gòu)買金額（Monetary）兩個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)。將用戶分為以下幾類：①高價(jià)值用戶：高Recency得分和高M(jìn)onetary得分；②潛在發(fā)展用戶：低Recency得分，但高M(jìn)onetary得分；③消費(fèi)頻繁用戶：高Recency得分，但低Monetary得分；④低價(jià)值用戶：低Recency得分和低Monetary得分。Recency（R_Score）數(shù)值越小表示越近期有交易，因此得分越高；Monetary（M_Score）數(shù)值越大表示消費(fèi)金額越高，因此得分越高。3.數(shù)據(jù)分級(jí)03用戶行為畫(huà)像RFM模型搭建繪制最近一次交易（Recency）和交易金額（Monetary）的分布圖（如下圖所示）。在最近一次交易的分布圖中，大部分用戶的最近一次交易時(shí)間集中在較短的時(shí)間區(qū)間內(nèi)，這表明大多數(shù)用戶在不久前有過(guò)交易行為，用戶群體整體較為活躍。然而，也存在一些用戶在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)沒(méi)有交易，這可能是潛在流失用戶。針對(duì)這一點(diǎn)，社交媒體商務(wù)活動(dòng)應(yīng)該關(guān)注于提高用戶的活躍度和參與度。例如，通過(guò)發(fā)布定期的互動(dòng)內(nèi)容、促銷活動(dòng)和新產(chǎn)品信息來(lái)保持用戶的興趣和參與。03用戶行為畫(huà)像RFM模型搭建交易金額分布圖中，大部分用戶的交易金額集中在較低的金額區(qū)間，說(shuō)明有很多小額交易。高金額的交易較少，但仍有一定數(shù)量的用戶交易金額較高，這些可能是高價(jià)值用戶。對(duì)于那些消費(fèi)水平較高的用戶群體，可以通過(guò)社交平臺(tái)提供高價(jià)值內(nèi)容，如獨(dú)家優(yōu)惠、會(huì)員專享活動(dòng)，甚至是定制化的產(chǎn)品推薦，以進(jìn)一步增強(qiáng)這些高價(jià)值用戶的忠誠(chéng)度和滿意度。對(duì)于消費(fèi)水平較低的用戶，可以考慮使用更具吸引力的促銷策略來(lái)提高他們的消費(fèi)意愿和能力。03用戶行為畫(huà)像RFM模型搭建03用戶行為畫(huà)像RFM模型搭建依據(jù)不同RM得分組合（例如，“51”表示R得分為5，M得分為1）劃分用戶數(shù)量分布。RM得分為“55”的條形高度較高，這表明存在大量用戶群體在最近一次購(gòu)買行為中表現(xiàn)出了較高的消費(fèi)金額（M得分為5），但購(gòu)買行為相對(duì)低頻（R得分為5）。與此相對(duì)，RM得分為“15”的條形較短，說(shuō)明在近期內(nèi)頻繁購(gòu)買且單次消費(fèi)金額較低的用戶群體較為稀缺。03用戶行為畫(huà)像細(xì)分用戶標(biāo)簽第一步：定義復(fù)合標(biāo)簽根據(jù)數(shù)據(jù)集中g(shù)ender（性別）、lifecycle（生命周期）和age（年齡）字段以及RFM得分來(lái)創(chuàng)建復(fù)合標(biāo)簽。第三步：提取和匯總對(duì)不同的復(fù)合標(biāo)簽進(jìn)行計(jì)數(shù)，以了解各標(biāo)簽類別的用戶數(shù)量。分析這些標(biāo)簽的分布，了解哪些用戶群體最大，哪些群體可能需要更多關(guān)注。第二步：創(chuàng)建標(biāo)簽使用Python中的.Apply()方法，根據(jù)上文定義的規(guī)則（性別、生命周期、年齡分組）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。結(jié)合這些分類和RFM得分，創(chuàng)建復(fù)合標(biāo)簽。第四步：生成可視化圖表使用可視化圖表展示不同復(fù)合標(biāo)簽的用戶分布。JUNE12th除了RFM得分之外，也可以考慮數(shù)據(jù)集中的其他維度，如年齡、性別、生命周期階段等，來(lái)進(jìn)一步細(xì)分用戶標(biāo)簽。03用戶行為畫(huà)像細(xì)分用戶標(biāo)簽：第一步第一步：定義復(fù)合標(biāo)簽根據(jù)數(shù)據(jù)集中g(shù)ender（性別）、lifecycle（生命周期）和age（年齡）字段以及RFM得分來(lái)創(chuàng)建復(fù)合標(biāo)簽。其中g(shù)ender字段中的1標(biāo)記為“Male”，0標(biāo)記為“Female”，其余標(biāo)記為“Unknown”；使用lifecycle字段中的值（A,B,C），代表用戶在注冊(cè)后的不同階段，分別對(duì)應(yīng)注冊(cè)6個(gè)月內(nèi)，1年內(nèi)，2年內(nèi)；將年齡分為“Young”（<30歲）、“Middle-Aged”（30-60歲）、“Senior”（>60歲）。除了RFM得分之外，也可以考慮數(shù)據(jù)集中的其他維度，如年齡、性別、生命周期階段等，來(lái)進(jìn)一步細(xì)分用戶標(biāo)簽。03用戶行為畫(huà)像細(xì)分用戶標(biāo)簽：第二步第二步：創(chuàng)建標(biāo)簽使用Python中的.Apply()方法，根據(jù)上文定義的規(guī)則（性別、生命周期、年齡分組）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。結(jié)合這些分類和RFM得分，創(chuàng)建復(fù)合標(biāo)簽。#對(duì)性別標(biāo)簽進(jìn)行分類defcategorize_gender(gender):ifgender==1:return'男'elifgender==0:return'女'else:return'性別未知'#對(duì)年齡標(biāo)簽進(jìn)行分段defcategorize_age(age):ifage<30:return'青年'elifage<=60:return'中年'else:return'老年'#創(chuàng)建復(fù)合標(biāo)簽data['Gender_Group']=data['gender'].Apply(categorize_gender)data['Age_Group']=data['age'].Apply(categorize_age)data['Composite_Label']=data['Age_Group']+“_”+data['Gender_Group']+“_”+data['lifecycle']+“_RM”+data['RM_Score']03用戶行為畫(huà)像細(xì)分用戶標(biāo)簽：第三步第三步：提取和匯總對(duì)不同的復(fù)合標(biāo)簽進(jìn)行計(jì)數(shù)，以了解各標(biāo)簽類別的用戶數(shù)量。分析這些標(biāo)簽的分布，了解哪些用戶群體最大，哪些群體可能需要更多關(guān)注。03用戶行為畫(huà)像細(xì)分用戶標(biāo)簽：第四步第四步：生成可視化圖表使用可視化圖表展示不同復(fù)合標(biāo)簽的用戶分布。03商務(wù)活動(dòng)策略基于上述分析的營(yíng)銷策略一、中年用戶群體的興趣和需求考慮到這些用戶是中年群體，商務(wù)營(yíng)銷內(nèi)容應(yīng)該更加貼近他們的生活方式和興趣。例如，可以在小紅書(shū)平臺(tái)上推廣與家庭、健康、職業(yè)發(fā)展相關(guān)的產(chǎn)品和內(nèi)容。三、不同RM得分的個(gè)性化策略例如：對(duì)于RM得分為12和13的用戶（即最近較高頻率的購(gòu)買行為，但消費(fèi)金額較低），可以通過(guò)推送高性價(jià)比的商品或捆綁銷售來(lái)提高他們的消費(fèi)金額。二、激活C生命周期階段的用戶由于這些用戶處于注冊(cè)2年內(nèi)的生命周期階段，可能需要更多的激勵(lì)來(lái)提高其活躍度和購(gòu)買頻率，并可以通過(guò)提供特別優(yōu)惠、限時(shí)折扣或忠誠(chéng)度獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)吸引他們?cè)俅钨?gòu)買。四、內(nèi)容營(yíng)銷和社交互動(dòng)利用小紅書(shū)的社交媒體特性，通過(guò)創(chuàng)造吸引中年用戶的內(nèi)容（如博客、視頻教程、用戶體驗(yàn)分享）來(lái)提高參與度。同時(shí)可以鼓勵(lì)用戶之間的互動(dòng)和社區(qū)建設(shè)，如創(chuàng)建或參與同產(chǎn)品相關(guān)的話題討論，增加用戶的參與感和歸屬感。JUNE12thPart4用戶未來(lái)購(gòu)買行為預(yù)測(cè)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開(kāi)拓01模型、算法介紹JUNE12th隨機(jī)森林（RandomForest）：核心思想："團(tuán)隊(duì)決策優(yōu)于個(gè)人判斷"通過(guò)整合多棵決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果（如團(tuán)隊(duì)投票），提升準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，避免單棵樹(shù)的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。工作原理：1.雙重隨機(jī)性數(shù)據(jù)抽樣:每棵樹(shù)用隨機(jī)樣本訓(xùn)練(如抽獎(jiǎng)券放回抽取)，部分?jǐn)?shù)據(jù)未被使用(天然驗(yàn)證集)。特征選擇:節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)僅用隨機(jī)子集特征(如10個(gè)特征中隨機(jī)選3個(gè))，增強(qiáng)多樣性。2.結(jié)果聚合:所有樹(shù)投票決定最終預(yù)測(cè)(分類任務(wù))或取均值(回歸任務(wù))。01模型、算法介紹JUNE12th支持向量機(jī)(SVM)：核心思想"最大化安全距離”尋找最優(yōu)超平面分隔兩類用戶(如買/不買)，確保邊界到最近數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離最大(類似拓寬護(hù)城河)，提升泛化能力。關(guān)鍵技術(shù)1.支持向量:僅依賴邊界上的關(guān)鍵樣本(如高價(jià)值用戶臨界點(diǎn))，降低冗余數(shù)據(jù)干擾。2.核函數(shù):線性核:特征與購(gòu)買行為呈簡(jiǎn)單線性關(guān)系時(shí)(如"客單價(jià)>500"直接分類)RBF核:處理復(fù)雜模式(如用戶突然從低頻轉(zhuǎn)高頻購(gòu)買)，通過(guò)升維找到隱藏規(guī)律01模型介紹JUNE12th場(chǎng)景推薦模型原因數(shù)據(jù)量>10萬(wàn)條，特征冗余隨機(jī)森林高效處理噪聲，自動(dòng)特征篩選樣本<1萬(wàn)，特征精煉SVM邊界優(yōu)化更精準(zhǔn)，避免過(guò)擬合需解釋關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素隨機(jī)森林輸出特征重要性排名追求最高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率SVM小樣本下分類邊界更穩(wěn)定02基于DeepSeek的用戶行為預(yù)測(cè)-指令1JUNE12th02基于DeepSeek的用戶行為預(yù)測(cè)-指令2JUNE12th02基于DeepSeek的用戶行為預(yù)測(cè)-指令3JUNE12th、由DeepSeek的結(jié)果可知，隨機(jī)森林模型的RMSE約為276.032，R2約為-0.066。02結(jié)果解讀JUNE12thR2：模型解釋變量變異的比例（0-1，越高越好）R2小于1的主要原因(1)模型過(guò)于簡(jiǎn)單或不適當(dāng):隨機(jī)森林可能不適合這個(gè)特定的數(shù)據(jù)集，或者需要更多的調(diào)優(yōu)來(lái)改進(jìn)模型:(2)數(shù)據(jù)特征不足:可能需要更多的特征或更有信息量的特征來(lái)提高模型的預(yù)測(cè)能力:(3)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題:如果數(shù)據(jù)中有很多噪聲或異常值，這可能會(huì)影響模型的性能;(4)過(guò)擬合或欠擬合:模型可能沒(méi)有很好地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，或者它過(guò)度地學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。RMSE：它衡量的是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異，即模型預(yù)測(cè)的誤差大小。RMSE均值→預(yù)測(cè)性能RMSE標(biāo)準(zhǔn)