決策樹在基于消費(fèi)者外表的服裝營銷中的應(yīng)用

決策樹在基于消費(fèi)者外表的服裝營銷中的應(yīng)用

表1消費(fèi)者外表印象與消費(fèi)行為評(píng)估指標(biāo)體系指標(biāo)選擇項(xiàng)性別(I1)A:男;B:女年齡(I2)A:12~17;B:18~24;C:25~34;D:35~49;E:50~64;F:65歲以上身高(I3)A:1.4米以下;B:1.4~1.5米;C:1.51~1.6米;D:1.61~1.7米;E:1.71~1.8米;F:1.8米以上體型(I4)A:很瘦;B:比較瘦;C:勻稱;D:比較豐滿;E:很豐滿衣褲(I5)A:高檔;B:有點(diǎn)檔次;C:大眾化;D:比較低檔;E:非常低檔服飾(I6)A:非常精致;B:比較淡雅;C:大眾化;D:比較有個(gè)性;E:非常獨(dú)特打扮(I7)A:很合體;B:比較合體;C:大眾化;D:比較有個(gè)性;E:非常獨(dú)特發(fā)型(I8)A:很流行;B:有修飾、簡潔;C:自然、普通;D:刻意、新潮;E:非常獨(dú)特文化(I9)A:很有知識(shí);B:比較知識(shí);C:大眾化;D:比較少文化;E:很少文化氣質(zhì)(I10)A:高貴;B:文雅;C:大眾化;D:大方;E:急躁行動(dòng)(I11)A:小心謹(jǐn)慎;B:有點(diǎn)保守;C:一般;D:比較隨意;E:率直臉譜(I12)A:很有活力;B:陽光;C:一般;D:刻板;E:低沉眼神(I13)A:非常靈活;B:比較靈活;C:一般;D:比較專注;E:非常專注言談(I14)A:喜歡交談;B:能交談;C:一般;D:少言語;E:沉默不語2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理表2和表3是指定的女式長袖針織時(shí)尚衫的消費(fèi)者消費(fèi)行為統(tǒng)計(jì)表，銷售季節(jié)為8月底到12月初，其5折價(jià)為250元。廠家給此產(chǎn)品的定位為25~34歲、溫柔典雅型、中等收入的白領(lǐng)女性。

表2各特征各類別分布情況特征ABCDEF總計(jì)性別3402————405年齡965220821712405體型610518010212—405衣褲20143215270—405服飾12159177543—405打扮37156182300—405發(fā)405文化8222148270—405氣質(zhì)01071879811—405行動(dòng)156616514415—405臉譜42692431536—405眼405言談301501833111—405表3各特征各類別的購買分布情況特征ABCDEF總計(jì)性別378————81年齡31242156381體型02439153—81衣褲0334350—81服飾0244980—81打扮3363660—81發(fā)型0245160—81文化0393930—81氣質(zhì)02136240—81行動(dòng)71632170—81臉譜71844102—81眼神02441133—81言談72934130—81實(shí)驗(yàn)中共記錄了405位女性的特征，未排除重復(fù)訪問的女性。表2為消費(fèi)者特征分布表，表3為對(duì)應(yīng)的購買情況分布表。405條消費(fèi)行為記錄中購買記錄有81條，其他為未購買記錄。

2.3決策樹模型與分類實(shí)例經(jīng)過上面的數(shù)據(jù)預(yù)處理后，可以利用信息熵來分析廠商產(chǎn)品營銷定位是否準(zhǔn)確，也可通過最后規(guī)則的建立來為銷售人員提供推銷策略，以集中精力對(duì)付那些猶豫不決的人。下面分別給出面向“性別、年齡和打扮”的信息熵增益情形?？梢钥闯?，性別的增益最大，這說明，廠商首先必須按“性別”進(jìn)行分類，其次是“年齡”，然后是“打扮”。這說明廠商的分類基本上是正確的。這樣可得到一條營銷規(guī)則:如果對(duì)象為女性，其年齡為25~34歲，打扮合體，則可能會(huì)購買該服裝。通常推銷人員會(huì)根據(jù)廠商的指導(dǎo)意見來進(jìn)行營銷，但是還需要加入更多的元素。推銷人員可進(jìn)一步根據(jù)上面的分類方法來進(jìn)行分類，包括發(fā)型、氣質(zhì)與眼神等特征，從而可鎖定對(duì)象，重點(diǎn)應(yīng)對(duì)，在有限時(shí)間內(nèi)推銷給更多合適的顧客，提高購買率(目前統(tǒng)計(jì)的結(jié)果未超過20%)。

分類屬性信息量與增益(“消費(fèi)行為”信息總量I0=1.28750)如下。

1)基于“性別”的分類:“性別”A的信息量IA=0;“性別”B的信息量IB=1.27431;“性別”平均信息量I=1.26487;“性別”信息增益GI=I0-I=0.02263;2)基于“年齡”的分類:“年齡”A的信息量IA=0.918296;“年齡”B的信息量IB=1.494919;“年齡”C的信息量IC=1.249884;“年齡”D的信息量ID=1.486566;“年齡”E的信息量IE=1.584963;“年齡”平均信息量I=1.5;“年齡”信息增益GI=I0-I=0.2125;3)基于“打扮”的分類:“打扮”A的信息量IA=1.29574;“打扮”B的信息量IB=1.54302;“打扮”C的信息量IC=1.39605;“打扮”D的信息量ID=1.48548;“打扮”平均信息量I=1.44963;“打扮”信息增益GI=I0-I=0.16213。

3服裝消費(fèi)的外表印象決策樹挖掘?qū)嵗?/p>

第2章中的分類過程計(jì)算繁瑣，在大數(shù)據(jù)量情況下，必須借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)。決策樹的程序化實(shí)現(xiàn)也比較簡單，目前各大數(shù)據(jù)庫提供商如微軟提供的AnalysisManager(數(shù)據(jù)分析與聯(lián)機(jī)分析器)里有決策樹工具，SPSS提供的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine也有決策樹工具。本研究利用Clementine10.1來進(jìn)行基于消費(fèi)者外表印象特征的消費(fèi)行為挖掘，并給出分析結(jié)果。Clementine中的決策樹算法C5.0可生成樹圖和規(guī)則集。

圖2試穿行為規(guī)則集分析結(jié)果顯示了31條規(guī)則，包括只看或詢問(a)、比劃和試穿(b)、購買(c)等三種行為的分類規(guī)則。每一類規(guī)則包含若干子規(guī)則。圖2顯示了分析后生成有3類規(guī)則集，a類行為規(guī)則包含14個(gè)子規(guī)則，b類行為規(guī)則包含9個(gè)子規(guī)則，c類行為規(guī)則包含8個(gè)子規(guī)則。

下面給出a類行為規(guī)則的14個(gè)子規(guī)則。a類行為是“非購買”行為，只詢問或查看，營銷人員無需對(duì)這部分人群分出注意力。

基于顧客印象的“非購買”規(guī)則集如下:Rule1:ifI1=B∩I5=B∩I7=Athenaction=aRule2:ifI8=C∩I12=A∩I13=Bthenaction=aRule3:ifI9=A∩I11=Cthenaction=aRule4:ifI2=C∩I11=D∩I14=Ethenaction=aRule5:ifI2=C∩I8=B∩I11=D∩I13=Ethenaction=aRule6:ifI2=E∩I8=Bthenaction=aRule7:ifI8=Ethenaction=aRule8:ifI2=C∩I4=C∩I8=Bthenaction=a…c類行為是“購買”行為，這部分來到店鋪基本上有購買意向，取決于服裝對(duì)其吸引力。營銷人員的主要任務(wù)是培養(yǎng)其忠誠度。

基于顧客印象的“購買”規(guī)則集如下:Rule1:ifI8=B∩I12=Athenaction=cRule2:ifI4=C∩I6=C∩I12=C∩I14=Bthenaction=cRule3:ifI2=C∩I11=Athenaction=cRule4:ifI8=B∩I13=Dthenaction=cRule5:ifI8=C∩I14=Athenaction=cRule6:ifI2=B∩I14=D∩I8=Bthenaction=cRule7:ifI2=D∩I7=B∩I8=B∩I11=Dthenaction=cRule8:ifI8=C∩I12=Dthenaction=c對(duì)于營銷人員來說，最重要也最需要花時(shí)間精力應(yīng)對(duì)的就是b類用戶，這部分用戶中有部分人有購買傾向，因此，營銷人員必須采用適當(dāng)?shù)氖侄?，包?價(jià)格或促銷性優(yōu)惠、重點(diǎn)推薦、說服與對(duì)比以及其他策略。這些方法的應(yīng)用必須根據(jù)具體的消費(fèi)者特征來實(shí)施。圖2是對(duì)比劃、試穿行為規(guī)則的展開，顯示了4條規(guī)則。例如:規(guī)則3表示如果客戶的年齡在24~35歲，體型勻稱，而服飾比較淡雅，能交談，但行動(dòng)比較隨便，則客戶的行為通常是比劃或試穿，不購買。比劃或試穿這說明客戶有需求意向，但最后未買。原因可能是價(jià)格問題，也可能是一些服裝特征如尺碼、款式風(fēng)格、細(xì)節(jié)部件或者顏色等不符合消費(fèi)者需求，如果是尺碼問題回旋余地小，但其他問題應(yīng)該可能得到解決。

從數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果來看，對(duì)于該款服裝的分類應(yīng)該從性別、年齡著手，然后是打扮、言談、臉譜，這說明廠商的分類大范圍內(nèi)是恰當(dāng)?shù)模N售商還需要進(jìn)一步細(xì)分才能提高銷售效率。4結(jié)語建立這種消費(fèi)行為與客戶外表特征印象關(guān)聯(lián)模型的好處是為營銷人員提供一些經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，以指導(dǎo)銷售人員在有限的時(shí)間內(nèi)把握客戶，把b型客戶盡量轉(zhuǎn)化為c型客戶，從而創(chuàng)造更大的銷售量，供應(yīng)鏈的上游成員也可因此獲得更大的訂單而獲利。從另一個(gè)角度來說，生產(chǎn)商可根據(jù)消費(fèi)群體的喜好特征、群體密度來開發(fā)