大数据时代：商场会员画像与精细化管理

"这篇文档是关于2018年大型百货商场如何利用数据挖掘技术来构建会员画像，以提升会员管理效率和营销效果的研究。在电商冲击下，商场需要通过精细化管理和精准营销来应对会员流失。文档涉及了SQL Server数据库的使用、K-均值聚类算法的应用以及会员生命周期阶段的划分，还探讨了会员活跃状态的定义及其与销售量的关系。" 本文首先介绍了商场面临的问题，即电商竞争导致的会员流失。为了应对这一挑战，商场利用大数据时代的优势，通过数据挖掘技术来构建详细的会员画像。在这个过程中，SQL Server数据库用于存储和处理数据，提取会员和非会员的消费特征，如消费金额、购买数量和平均价格，以便分析会员的价值。 接着，文章阐述了如何运用K-均值聚类算法来对会员进行细分。选择了消费金额和消费次数作为特征数据，利用SPSS软件将会员分为大众会员、黄金会员、铂金会员和砖石会员四个类别，以此实现会员的精准营销。K值的选择通过比较类内平均距离与类间平均距离的比值确定，最终确定K=4。 在问题三中，文章提出了会员生命周期的五个阶段：引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期。通过SQL Server和Excel分析会员的消费行为，以最近没有消费行为天数和消费次数作为划分标准，对2015年至2018年间的会员进行生命周期划分。 最后，文章定义了会员的活跃状态，即当月有消费记录即为活跃。选取2015年至2016年登记的会员，统计2017年的活跃状态，利用Matlab计算马尔科夫状态转移矩阵，发现从非活跃到活跃的激活率为7.46%，且激活率与销售量有强烈的线性相关性，可通过一元二次方程进行描述。 这个研究展示了如何结合数据挖掘工具和理论，如SQL Server、SPSS和Matlab，来提升商场会员管理的效率和营销策略的有效性，以适应电商环境下的竞争。通过会员画像的构建，商场可以更准确地了解会员需求，进行有针对性的营销活动，同时优化资源分配，降低营销成本，提高会员忠诚度和利润。