随着互联网和数字技术的快速发展,用户正在尝试前所未有的自由来定义他们的购物旅程,并发现比以往任何时候都更容易在不同的购物阶段切换和整合实体和数字渠道,从搜索到购买,直到购买后阶段。越来越多的消费者成为多渠道购物者,因为他们同时搜索信息,并通过在特定时刻最优化其购物需求的多种渠道做出购买决定。反过来,这些客户需要零售商采取新的和具体的方法,旨在将公司的触角伸向尽可能多的渠道,从而最大限度地增加与客户完成交易的机会。在零售商提供无缝渠道体验的日益努力推动下,我们会通过不同的渠道和设备跟企业产生互动,如网页、手机软件、实时聊天和社交媒体等,由此带来的消费者行为不确定性也与日俱增。正因如此,客户旅程变得无比的复杂与多变。客户旅程是指消费者的购买行为过程。通常来说,用户都会经历从认知到兴趣,再转化为购买乃至忠诚的购买过程。本文将日益复杂的客户旅程进行量化,对贯穿全触点、全周期的客户行为和动机进行分析,并对客户的未来行为进行预测,为实现顾客价值提供了支撑和帮助。首先,本文以淘宝用户2017年11月27日至12月3日的行为数据为研究基础,将客户旅程概念化为用户的一系列行为过程,即点击浏览、加入购物车、收藏以及购买决定。然后基于AIPL消费者旅程模型,探索用户每段旅程的行为规律和偏好特征信息,为预测用户购买决策提供了特征准备。同时,借助“消费者时刻”这一概念,提炼出客户旅程每个步骤中涉及的关键营销指标,紧扣这些指标来分析用户的行为特征。最后,基于RFM模型对客户进行分类,根据用户的购买时间间隔和购买频次将用户分成发展用户、价值用户、保持用户和挽留用户,由此可以按照用户标签进行个性化营销。其次,我们整合每个用户的购买旅程行为信息,从中提取潜在的行为特征信息,对用户的购买行为进行预测。本文将用户的购买预测问题转化为机器学习中的二分类问题,基于客户旅程分析构建模型特征指标。由于样本数据不均衡,我们使用对负样本分别进行k-means聚类和下采样,在不影响特征充分性的基础上解决了样本失衡问题。在模型预测方面,本文将预测用户购买问题分解为两个子问题,即哪些用户会购买以及这些用户最可能购买哪些商品。然后采用模型融合的方法,将GBDT模型作为第一层,逻辑回归模型作为第二层,再将两种模型进行融合预测,对融合后的概率进行排序输出,即为最终的预测结果。由此可以解决用户变量过拟合问题,并且修正了 GBDT预测的效果。本文以电商用户的行为数据为研究基础,将客户旅程分析和营销指标结合,挖掘用户的行为特征,然后使用机器学习分类算法实现了对用户购买行为的预测,为电商平台向用户推荐其需要的商品提供了一定的参考价值。