【摘 要】
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电商行业兴起后,较低的创业成本使得大批网络零售企业如雨后春笋般出现,随着行业逐渐走向成熟,企业也累积了丰富的线上销售经验与客户数据资产,逐渐意识到维护好与忠实客户的关系,比吸引流失率较高的新客户更加有利可图,同时盈利的“二八法则”在这数十年来也得到了广泛的验证。2016年国内最大的电商企业阿里巴巴提出了“新零售”的概念,把消费者作为商业行为的核心,零售商业经济实现从商品驱动型向需求驱动型转变,使得
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电商行业兴起后,较低的创业成本使得大批网络零售企业如雨后春笋般出现,随着行业逐渐走向成熟,企业也累积了丰富的线上销售经验与客户数据资产,逐渐意识到维护好与忠实客户的关系,比吸引流失率较高的新客户更加有利可图,同时盈利的“二八法则”在这数十年来也得到了广泛的验证。2016年国内最大的电商企业阿里巴巴提出了“新零售”的概念,把消费者作为商业行为的核心,零售商业经济实现从商品驱动型向需求驱动型转变,使得客户和企业的关系也从交易型转变为维系型,同时启发企业将重心从产品营销向客户管理转移。在此背景下,对于网络零售企业来说客户可以视为一种有价值的资产,其中最重要的就是客户的未来可能消费,并且一般所关心的时间较短,不考虑折现,预测客户在未来一段时间内的消费总额作为客户价值。这一指标既能从一定程度上衡量企业的价值,作为吸引投资的数据支持;又可以指导企业制定营销计划,由于营销预算有限,若根据不同客户的预期价值,针对性地使用不同类型的营销工具,将帮助企业提高投资回报。为此,重点就在于如何准确地估计客户价值。本文的研究工作主要包括:（1）分析当下网络零售企业对客户管理的需求,以及不同类型网络零售品牌客户的消费规律与其他特点,梳理客户价值测算相关的模型研究现状与算法技术发展,提出在网络零售场景下现有模型的不适应点;（2）从层级贝叶斯建模的角度重述消费次数预测的经典模型Pareto/NBD模型,并基于模型中存在的问题,提出相应的改进模型,主要是改变或者放松了模型的假设,通过推导公式得出了不同模型的似然函数、未流失概率、未来交易次数期望等重要结论;（3）总结了蒙特卡罗方法和马尔科夫链在积分计算与分布采样中的应用,梳理了从常见分布、有归一化密度函数的不常见分布、没有归一化密度函数的不常见分布中采样所需要的算法,在本文模型的参数估计阶段得到充分应用,也正是使用了MCMC方法代替MLE方法,才使得改变模型中原始的分布假设成为可能;（4）在消费金额预测方面,提出考虑订单优惠程度对客户消费的影响,经典的Gamma-Gamma随机模型主要关注的因素是历史消费频率、历史消费金额和最后一次消费时间,本文将消费订单的优惠程度以协变量的形式加入模型,更好地对客户消费行为进行拟合与预测;（5）实证分析部分,使用了保健品、美妆工具、燕麦冲饮三个不同类型的网络零售品牌的实际销售数据,对比了四个消费次数预测模型和两个消费金额预测模型的预测效果,从而建立了适用于网络零售企业的客户价值测算模型,并对测算结果进行了解释。根据以上研究工作,得到主要结论有:（1）由于网络零售品牌客户的消费行为差异性较大,首先对客户进行分类,再分别建模拟合,可以提高模型的预测效果;（2）在消费次数预测方面,在三个数据集上共同验证了改进模型FBG/NBD和Pareto/ENBD的优越性。其中对于产品消费周期性较强的网络零售品牌,其客户的消费有较强的规律,此时Pareto/ENBD模型相较于Pareto/NBD模型有更好的预测效果,而对于可替代性强、客户流失率较高的网络零售品牌,其最大的特点就是大量客户第一次购买后流失,此时FBG/NBD模型可以很好地捕捉这一现象,预测效果提升明显。基于以上实证分析提出构建适用性更加广泛的混合模型FBG/ENBD模型,在三个数据集上都表现出最佳的预测效果,验证了该模型在网络零售品牌客户消费次数预测方面的优势;（3）在消费金额预测方面,使用Gamma-Gamma模型来预测平均消费金额,相当于在第一阶段的平均消费金额的基础上加入了随机因素,但需要客户平均消费金额大致服从Gamma分布,否则模型将会失效。模型有效时,订单优惠程度等其他相关因素的加入可提高消费金额预测模型效果;（4）结合个体客户的消费次数和消费金额预测结果计算未来一段时间内的预期消费总额,也就是本文定义的客户价值,虽然在绝对值上的偏差无法避免,但从客户价值排名与实际消费排名的一致性上看模型预测有效。
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