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導(dǎo)讀：作為星巴克獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)的忠實(shí)粉絲（時(shí)不時(shí)給我免費(fèi)早餐），我還挺好奇它到底是如何運(yùn)行的。

比如，星巴克的數(shù)據(jù)科學(xué)家是如何通過選擇不同的價(jià)格、產(chǎn)品、持續(xù)時(shí)間、內(nèi)容等因素，組合出效果最好的促銷活動(dòng)。

今天我們就通過這篇分析，來(lái)嘗試了解用戶統(tǒng)計(jì)信息與促銷活動(dòng)之間的關(guān)系，并最大程度增加收入。

作者：Jae Beom Bae

翻譯：之肴，編輯：肉松

來(lái)源：優(yōu)達(dá)學(xué)城Udacity（ID：youdaxue）

01 目標(biāo)

分析的目標(biāo)是確定優(yōu)惠信息和受眾之間的重要關(guān)系。共有 10 個(gè)優(yōu)惠，如下所示：

▲促銷優(yōu)惠

為了細(xì)分哪些受眾與哪些促銷有關(guān)，我們將對(duì)這10個(gè)優(yōu)惠進(jìn)行啟發(fā)式分析和回歸分析。

具體來(lái)說(shuō)，我們要：

確定每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)對(duì)哪些促銷活動(dòng)最為敏感
根據(jù)預(yù)期收入確定要發(fā)送給每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的促銷信息

02 第 0?部分：預(yù)處理和探究

任何數(shù)據(jù)分析的第一步都是檢查數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并進(jìn)行預(yù)處理，以解決那些可能導(dǎo)致分析混亂的問題。

觀察數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)十分奇怪的一點(diǎn)，有一大批用戶的年齡顯示為“118”，這些用戶也碰巧沒有指明收入的值。我的猜測(cè)是，因?yàn)槿鄙傧嚓P(guān)的年齡和收入數(shù)據(jù)，所以只有在考慮性別對(duì)購(gòu)買行為的影響時(shí)才用得上這些數(shù)據(jù)。

又因?yàn)槲覀冎豢紤]年齡和收入，不包括性別，所以我將這些數(shù)據(jù)排除在分析之外。在仔細(xì)觀察數(shù)據(jù)集的大小和分布之后，我認(rèn)為最合適的細(xì)分方法是按年齡組和性別進(jìn)行劃分。盡管從技術(shù)上講我們可以進(jìn)一步細(xì)分（例如按收入、加入日期），但分到這一步就已經(jīng)能很好地理解兩者的關(guān)系。

除此之外，還可以執(zhí)行一些其他的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，確保數(shù)據(jù)集便于分析，包括：

將分類變量轉(zhuǎn)為虛擬變量（dummy variable）
統(tǒng)一日期格式
從數(shù)據(jù)中提取特征
進(jìn)行特征工程以確定細(xì)分條件

03 第 1 部分：促銷敏感程度

為了確定每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)對(duì) 10 個(gè)優(yōu)惠的敏感程度，我們需要觀察優(yōu)惠被查看后的購(gòu)買情況，這其中不包括用戶沒看到優(yōu)惠但依然購(gòu)買的情況，也就是說(shuō)他們總得花那么多錢。

▲不同人群的購(gòu)買情況

綜上所述，有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

1. 一般情況

在所有細(xì)分市場(chǎng)中，優(yōu)惠5–8響應(yīng)率很高，這些也都碰巧是通過社交渠道（以及網(wǎng)絡(luò)、電子郵件、移動(dòng)設(shè)備）提供的優(yōu)惠。
可以把社交渠道單拎出來(lái)驗(yàn)證它是不是會(huì)對(duì)反應(yīng)率造成影響。
優(yōu)惠7的整體響應(yīng)率特別高，而且它就是一個(gè)優(yōu)惠的通知信息。
但是和同類的優(yōu)惠2相比，響應(yīng)率存在明顯差異——這進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了社交渠道的有效性。
難度最高（10天之內(nèi)最低消費(fèi)為20美元）且獎(jiǎng)勵(lì)最高（5美元折扣）的優(yōu)惠4的整體響應(yīng)率最低，這很可能是由于只通過網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)設(shè)備發(fā)送的關(guān)系。

2. 細(xì)分市場(chǎng)

女性細(xì)分受眾群（2、5、8、11）的平均響應(yīng)率比男性細(xì)分受眾群的更高，尤其是那些通過移動(dòng)設(shè)備和社交渠道傳播的優(yōu)惠。
細(xì)分1（千禧一代，男性）的響應(yīng)率特別低（40％左右，而其他大多數(shù)都> 50％）。
其他性別的細(xì)分（3、6、9、12）的響應(yīng)率分布情況大為不同，這很可能與樣本量極低有關(guān)。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，高響應(yīng)率與通過社交渠道（尤其是女性群體）提供的優(yōu)惠有關(guān)。

04 第 2 部分：哪種促銷？

由于促銷響應(yīng)程度只是整個(gè)分析的一部分，因此我們需要更好地了解每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的財(cái)務(wù)情況所造成的影響。為了評(píng)估財(cái)務(wù)指標(biāo)，需要進(jìn)行回歸分析。

從考慮的候選模型中，2階多項(xiàng)式最為合適，因?yàn)樗挠?xùn)練和測(cè)試得分相對(duì)較高。

通過使用2階多項(xiàng)式回歸，我確定了每個(gè)細(xì)分受眾群對(duì)優(yōu)惠最多肯花多少錢：

最后我針對(duì)每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)得出了熱門優(yōu)惠：

從這些結(jié)果中我們可以認(rèn)識(shí)到：

優(yōu)惠4（5 美元折扣、10 天內(nèi)花 20 美元）對(duì)大多數(shù)細(xì)分市場(chǎng)最為有效。
一般來(lái)說(shuō)，優(yōu)惠 0、1 和 9效果也很好，緊隨優(yōu)惠4之后。
前十種優(yōu)惠的優(yōu)惠類型不是“折扣”就是“買一送一”，幾乎均等。

收入與支出金額為正相關(guān)關(guān)系，與直覺相符。

“沉默的一代”細(xì)分市場(chǎng)預(yù)期收益最高，其次是“嬰兒潮”和“千禧一代”。
（“沉默的一代”：二十世紀(jì)二十年代中期至四十年代早期出生的人， “嬰兒潮”：1946-1964年出生的人，“千禧一代”：八十年代早期至九十年代中期出生的人）

總的來(lái)說(shuō)，高潛力的優(yōu)惠（優(yōu)惠4）可能由于其傳播渠道和目標(biāo)人群的選擇而表現(xiàn)不佳。

05 結(jié)論

該分析提供了一些重要的看法，有助于縮小未來(lái)的分析范圍和制定總體促銷策略。

根據(jù)目前的優(yōu)惠組合，最好的促銷策略是向高收入女性（尤其是“千禧一代”和“沉默的一代”）提供優(yōu)惠0和優(yōu)惠1，因?yàn)樗齻兊膬?yōu)惠購(gòu)買率高，而且預(yù)期支出也相對(duì)較高。

但是，在制定強(qiáng)有力的促銷策略之前，還得做一些其他實(shí)驗(yàn)和分析，其中包括：

驗(yàn)證購(gòu)買率和傳播渠道之間的關(guān)系。
具體來(lái)說(shuō)，如果通過社交渠道提供優(yōu)惠4（最高回報(bào)，最低購(gòu)買率）會(huì)發(fā)生什么？
對(duì)于每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，要發(fā)送的優(yōu)惠的最佳組合是什么？
探究“意外購(gòu)買”（沒查看優(yōu)惠，但依然購(gòu)買）的價(jià)值——它是否會(huì)導(dǎo)致未來(lái)的支出行為發(fā)生變化嗎？
進(jìn)行類別分析（例如K-Means聚類）來(lái)驗(yàn)證、確認(rèn)識(shí)別出的細(xì)分市場(chǎng)。
有什么方法可以提高男性的購(gòu)買率（因?yàn)樗麄兊念A(yù)期支出很高）？
用更大的樣本數(shù)據(jù)對(duì)其他性別（3、6、9、12）進(jìn)行細(xì)分。

原文：

https://towardsdatascience.com/starbucks-promotion-optimization-ca56e29fb584