Python电商用户复购预测:LightGBM模型与RFM分析在双十一数据应用及差异化运营策略
在电商行业流量红利见顶的当下,复购率每提升1%,企业利润可增长3-5%——这是行业共识,也是我们深耕电商数据研究的核心出发点。当拉新成本突破百元,而复购用户的获客成本仅为新用户的五分之一时,精准识别高复购潜力用户、制定差异化策略,已成为企业突围的关键。
在电商行业流量红利见顶的当下,复购率每提升1%,企业利润可增长3-5%——这是行业共识,也是我们深耕电商数据研究的核心出发点。当拉新成本突破百元,而复购用户的获客成本仅为新用户的五分之一时,精准识别高复购潜力用户、制定差异化策略,已成为企业突围的关键。
在当今商业格局下,消费市场正经历深刻变革。双 11 购物狂欢节作为消费市场的重要缩影,深受市场竞争影响,商品质量与价格优化,选择愈发多样,平台优惠、个人因素与外部引导共同作用于消费决策。
在国内疫情稳定的新常态下,“双十一”点燃了消费者的购物热情,在购物热潮中,消费热点、消费者理念与行为将出现哪些变化?