【摘 要】
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近年来成品油企业竞争日趋白热化。2015年国家放开原油进口权及进口使用权以来,地方炼油产量上升导致成品油供给端过剩;新能源替代品抢占成品油消费市场;新冠疫情时有反复,私家车与运输行业出行频率降低,导致消费端对成品油需求低迷。在此背景下,充分利用客户购买历史数据,获得和长期保留客户关乎企业长远发展,因此企业竞争的关键往往在于细分预测的客户活跃度及复购频次,及时采取措施降低客户流失率,提升营销政策精准
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近年来成品油企业竞争日趋白热化。2015年国家放开原油进口权及进口使用权以来,地方炼油产量上升导致成品油供给端过剩;新能源替代品抢占成品油消费市场;新冠疫情时有反复,私家车与运输行业出行频率降低,导致消费端对成品油需求低迷。在此背景下,充分利用客户购买历史数据,获得和长期保留客户关乎企业长远发展,因此企业竞争的关键往往在于细分预测的客户活跃度及复购频次,及时采取措施降低客户流失率,提升营销政策精准性。客户购买行为研究是企业进行客户关系管理的基础,非契约客户活跃度及复购频次的度量是客户购买行为研究的重点。本文基于国内某大型成品油企业客户购油数据,重点探讨在不同观测期及验证期,以BG/NBD模型、BG/CNBD-k模型及MBG/CNBD-k模型为代表的概率模型,及以逻辑回归、决策树回归模型及零膨胀泊松回归模型为代表的回归模型对个体客户活跃度及复购频次的预测,为我国成品油企业提升客户管理水平提供信息参考。本文主要研究工作及其结论如下。（1）概率模型在观测期及验证期相同时,预测性能趋于收敛。针对概率模型,已有研究大多采用固定长度观测期及验证期,未考虑观测期及验证期长度不同对模型预测性能的影响。但观测期及验证期如何划分使得模型效果最佳,目前仍缺乏一致标准。本文基于成品油数据,使用概率模型在不同观测期及验证期对客户未来活跃度及复购频次建模。结果显示,概率模型在观测期及验证期相同时,预测性能趋于收敛。（2）将概率模型从整体层面考虑客户活跃度及复购频次拓展到个体层面。已有研究概率模型预测客户购买行为,普遍从整体客户群预测客户活跃度及复购频次,忽略个体客户内部差异对企业营销政策的价值。本文采用Kolmogorov-Smirnov曲线（简称KS曲线）设置活跃度临界值,分析个体客户未来购买行为,将概率模型对客户活跃度预测从整体客户群层面拓展到个体层面。为比较概率模型预测客户未来活跃度准确度,本文将其与逻辑回归及决策树回归模型进行对比;针对客户购买频次,将概率模型与零膨胀泊松回归模型进行对比分析。结果显示,概率模型中MBG/CNBD-k模型预测性能具备较高准确性及稳健性。（3）客户活跃度及复购频次与购买特征之间存在一定规律。本文基于成品油数据在最佳观测期及验证期划分点,采用MBG/CNBD-k模型对客户未来活跃度及复购频次进行建模,探索和总结客户活跃度及复购频次与购买特征的规律如下:1)最近购买时间距离当前越近,预测活跃度及复购频次越高;2)实际复购频次越高,预测活跃度及复购频次越高;3)规律购买客户具有更高的活跃度及复购频次;4)最近购买时间对预测活跃度及复购频次的影响高于实际复购次数及购买规律性;5)客户活跃度及复购频次与实际复购频次正向相关。
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