电商环境下用户优惠券使用行为预测与影响因素分析

本文主要探讨了在电子商务环境中用户对优惠券使用的认知与行为模式。随着电子商务的快速发展，发放折扣购物券已经成为企业促销策略的重要手段。然而，如何预测用户是否会实际使用这些优惠券，提高使用率，对于提升销售效率具有关键意义。因此，作者将优惠券使用概率预测视为一个二分类问题，通过机器学习方法深入研究这一现象。 研究者利用阿里巴巴天池平台提供的大量用户优惠券使用行为数据进行了详尽的分析。他们采用了多种机器学习算法，如逻辑回归、决策树和支持向量机等，通过特征工程提取用户的个人信息、购物历史、优惠券类型、领取时间等因素作为模型输入。实验结果显示，他们的方法取得了显著的效果，AUC（Area Under the Curve）值达到了约0.78，这意味着模型在区分用户是否会使用优惠券上有较高的准确度。 在深入分析过程中，研究人员发现了几个关键的影响因素，包括用户的购物频率、优惠券的类型和价值、用户的忠诚度、以及优惠券的领取时间。他们发现"老用户效应"，即长期使用平台的用户对优惠券的利用率通常较高。同时，他们也注意到了一些过度拟合的特征，这可能会影响模型的泛化能力，意味着在实际应用中，需要谨慎选择和优化特征组合。 此外，研究还揭示了用户使用优惠券的行为模式随时间和活动变化的情况，比如节假日、特定促销期间的优惠券使用趋势有所不同。这为电商企业在制定优惠策略时提供了有价值的洞察，帮助企业更精准地推送优惠券，从而提高用户参与度和转化率。 这篇研究论文不仅提供了一种有效的优惠券使用行为预测模型，而且通过对用户行为的深入理解，为企业优化营销策略提供了实用的参考。未来的研究可以进一步探索个性化优惠券推荐、动态调整优惠策略等方面，以提升整个电子商务环境中的用户体验和商业效益。