书店会员画像分析
用户画像在整个大数据的用户分析体系中是非常重的话题，每个行业都在尝试做每个行业所属的主流顾客的画像。我们不要把这件事想象的过于庞大。首先应该想清楚，我们最想了解顾客或会员的哪些信息，然后朝着这个方向努力就可以了。
因此，我们设置了这样四个模型：顾客价值贡献模型、顾客流失风险模型、顾客购买偏好模型和活动影响模型。
*一，顾客价值模型。对于书店来讲，消费购买能量比较大的顾客的会员一定是高价值贡献人群，但一些全年累计消费金额并不是很高，但是能够经常光顾书店的消费者也是书店的高价值贡献人群。因为他构建了与书店比较密切的链接。因此开卷所给出的价值贡献模型共有两个维度：“捧个钱场”和“捧个人场”。
我们经常把这两个价值指标组合交叉分析，比如，每个区次我们都把它分成三段或者四段，最后形成双高会员，频次低金额高会员，频次高金额低的会员，频次一般金额高的会员等，进而逐项进行区分，整体上层层递进。
图5  顾客价值模型交叉分析
第二，顾客流失风险模型。会员得来不易，每一个会员的消费周期不同，因此在流失风险模型中，我们倾向于找到每个会员的消费周期，如果他突破了个人的消费周期，很长时间不来书店，那么我们可能会认为他流失了。但是如果早期以个会员的消费频次非常高，但之后他的消费周期发生了变化，并非不来书店，我们并不认为这个会员流失掉了。
第三，顾客购买偏好模型。书店要更好的服务价值顾客，对具有流失风险的顾客促活，那么必须要知道顾客在意关注的是什么，因此我们利用他在书店的购买记录来分析会员的购买偏好。并综合会员自己的消费商品的类型和到店周期，具体消费时的情况进行若干种会员的识别。实际的会员分析中，可以发现一些会员消费频次实在太低，比如不到3次，这样的数据去做偏好的判断并不准确。因此在所有的会员数据中，只有一部分会员可以进行偏好判断。
另外，我们还可以做会员购买时间偏好的判断，据此可以描绘出会员可能进店消费的时间最大的可能性。
除此之外，会员是否对新话题、新来的书有更大兴趣，在他的消费记录里面，根据他对于上市三个月之内的新书是否更有热情，来判断会员对于书的上市时间的关注。
开卷早期曾针对一家新华系书店进行了偏好分析，结果发现有大量的会员购买频次并不高，另外一些购买频次较高的多以教育类产品为主，如少儿图书、教育图书和办公用品类商品。除此之外，具有学习倾向的会员倾向于大量购买学术文化类图书，经常购买传记类、经管类商品，而对于其他商品并不是特别的在意。
在当下的实体书店，尤其是规模较大的书城，面向儿童教育主题的家长形购买比重非常大。也正是因为家长所购买的特征在一些书店中的表现非常强，所以我们也把会员的偏好分析分为两个层次：*一个是家长购买，第二个是我们将家长购买的主要商品种类剔除，这叫做一般消费兴趣的偏好识别，通过这些识别我们基本可以描述出来会员的个人特征。这个来作为会员画像就会非常贴切了。
因为所有的会员特征是以标签的方式去打到个人的身上，所以会员分析就可以落实到一些后续可操作行为上面。比如开卷给一家书店提供一张表，这张列表就是现在已经进入到瞌睡和半睡状态（流失等级）的a级和b级（价值贡献等级）的会员，首先他的价值贡献等级比较高，对书店消费金额的贡献和到店频次的贡献排名都很靠前，另外该会员很长时间未到书店，虽然还未流失但是已经有流失的风险了，将这样的会员筛选出来，会形成这样一张列表，同时开卷会提供会员的个人属性的信息、偏好信息和购买图书类型个人偏好。这样会得到一个汇总：将要流失的会员中哪一个偏好类型的会员更多，书店是否可以根据这个品类去做有针对性的拉动，将读者拉回来，或者针对他们所留下来的联系信息进行差异化投放。
第四，活动影响模型。书店可以通过策划比较大型的活动来满足大量顾客的需要，但是这个时候书店要知道哪些顾客的活动响应能力会更强，那如果向顾客发送信息不合适，那么顾客可能会认为书店利用了他的私人信息对他造成了骚扰。

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