当前位置: X-MOL 学术Big Data › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Measuring Customer Similarity and Identifying Cross-Selling Products by Community Detection
Big Data ( IF 4.6 ) Pub Date : 2021-04-16 , DOI: 10.1089/big.2020.0044
Lili Zhang 1 , Jennifer Priestley 1 , Joseph DeMaio 2 , Sherry Ni 2 , Xiaoguang Tian 3
Affiliation  

Product affinity segmentation discovers groups of customers with similar purchase preferences for cross-selling opportunities to increase sales and customer loyalty. However, this concept can be challenging to implement efficiently and effectively for actionable strategies. First, the nature of skewed and sparse product-level data in the clustering process results in less meaningful solutions. Second, customer segmentation becomes challenging on massive data sets due to the computational complexity of traditional clustering methods. Third, market basket analysis may suffer from association rules too general to be relevant for important segments. In this article, we propose to partition customers into groups with their product purchase similarity maximized by detecting communities in the customer–product bipartite graph using the Louvain algorithm. Through a case study using data from a large U.S. retailer, we demonstrate that the proposed method generates interpretable clustering results with distinct product purchase patterns. Comprehensive characteristics of customers and products in each cluster can be inferred with statistical significance since they are essentially driven by products purchased by customers. Compared with the conventional RFM (recency, frequency, monetary) model, the proposed approach leads to higher response rates in the recommendation of products to customers in the same cluster. Our analysis provides greater insights into customer purchase behaviors, improves product recommendation effectiveness, and addresses computational complexity in the context of skewed and sparse big data.

中文翻译:

通过社区检测衡量客户相似性并识别交叉销售产品

产品亲和度细分发现具有相似购买偏好的客户群,以获得交叉销售机会,以提高销售额和客户忠诚度。然而,这个概念对于可操作的策略有效和有效地实施可能具有挑战性。首先,聚类过程中偏斜和稀疏的产品级数据的性质导致解决方案意义不大。其次,由于传统聚类方法的计算复杂性,客户细分在海量数据集上变得具有挑战性。第三,购物篮分析可能会受到关联规则过于笼统而无法与重要细分市场相关联的影响。在本文中,我们建议通过使用 Louvain 算法检测客户-产品二部图中的社区,将客户划分为具有最大化产品购买相似性的组。通过使用来自美国大型零售商的数据的案例研究,我们证明了所提出的方法生成具有不同产品购买模式的可解释聚类结果。每个集群中的客户和产品的综合特征可以推断出具有统计显着性,因为它们本质上是由客户购买的产品驱动的。与传统的 RFM(近因、频率、货币)模型相比,所提出的方法在向同一集群中的客户推荐产品时具有更高的响应率。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。我们证明了所提出的方法生成具有不同产品购买模式的可解释聚类结果。每个集群中的客户和产品的综合特征可以推断出具有统计显着性,因为它们本质上是由客户购买的产品驱动的。与传统的 RFM(近因、频率、货币)模型相比,所提出的方法在向同一集群中的客户推荐产品时具有更高的响应率。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。我们证明了所提出的方法生成具有不同产品购买模式的可解释聚类结果。每个集群中的客户和产品的综合特征可以推断出具有统计显着性,因为它们本质上是由客户购买的产品驱动的。与传统的 RFM(近因、频率、货币)模型相比,所提出的方法在向同一集群中的客户推荐产品时具有更高的响应率。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。每个集群中的客户和产品的综合特征可以推断出具有统计显着性,因为它们本质上是由客户购买的产品驱动的。与传统的 RFM(近因、频率、货币)模型相比,所提出的方法在向同一集群中的客户推荐产品时具有更高的响应率。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。每个集群中的客户和产品的综合特征可以推断出具有统计显着性,因为它们本质上是由客户购买的产品驱动的。与传统的 RFM(近因、频率、货币)模型相比,所提出的方法在向同一集群中的客户推荐产品时具有更高的响应率。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。所提议的方法导致向同一集群中的客户推荐产品时的响应率更高。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。所提议的方法导致向同一集群中的客户推荐产品时的响应率更高。我们的分析提供了对客户购买行为的更深入的洞察,提高了产品推荐的有效性,并解决了倾斜和稀疏大数据背景下的计算复杂性。
更新日期:2021-04-18
down
wechat
bug