Диссертация (1137940), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Для оставшихся 149 611 наблюденийпостроена гистограмма распределения временных интервалов междупокупками в месяцах (рис. 21).Рисунок 21. Распределение временных интервалов между покупками в месяцах поклиентской базе.Ниже представлен детальный анализ группы клиентов, у которыхинтервал между покупками меньше 1 месяца. В данную категориюотносятся клиенты трех типов:1. Клиенты, совершившие повторную покупку в тот же день – 38443человека.2. Клиенты, совершившие повторную покупку в том же месяце – 11765человек.3. Клиенты, совершившие повторную покупку в следующем месяце –12247 человек.101Клиенты, совершившие повторную покупку в тот же день, припроведении дальнейших исследований относятся к той же группеклиентов, что и клиенты, совершившие только одну покупку.Для оценки граничного значения максимального перерыва междупокупками, при котором 95% клиентов совершают повторную покупку,составлена частотная таблица и рассчитан кумулятивный процентклиентов, совершивших повторную покупку на заданном интервалевремени (см.
Приложение 3). Построен график кумулятивного процентаклиентов, совершивших повторную покупку, с течением времени (рис. 22).Рисунок 22. Доля клиентов, совершивших повторную покупку.Как видно, 95% клиентов совершают повторную покупку наинтервале до 23 месяцев (или в среднем через 2 года).Данное значение (23 месяца) было выбрано в качестве критерияотнесения клиента к активному или неактивному классу покупателей.Полученные значения граничных интервалов для определенияклиента к определенному состоянию марковской цепи сведены в таблицуниже (Таблица 8).102Таблица 8. Границы интервалов ключевых показателей по кластерамСредний чекПериод «жизни»Период «сна»клиентаклиентаНижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняяграница граница граница граница граница граница граница границаКластер1Кластер2Кластер3Кластер4Кластер5Частота покупок108 00001,51530231012 5401,551530238 001122 000051530231033 1005,0142153023108 00001,520531923Замечание: Анализ проводится на интервале 53 месяцев (с 11.2007 по03.2012 год), поэтому при расчетах среднего чека необходимо учитыватьинфляцию цен на товары данной категории.
Но на рынке товаровэлектронной техники наблюдается высокий темп «технологическогоустаревания» моделей товаров и услуг, что вызывает снижение цен напредыдущие модели, сопоставимое с размером инфляции, а иногда изначительно ниже. Поэтому в рамках данного исследования инфляционныеизменения при расчете среднего чека клиента не будут учтены. Приадаптации модели для компаний, работающих в других секторахэкономики, необходимо проводить корректировку на величину инфляции.Динамика интенсивности перехода между кластерами.В соответствии с выявленными граничными условиями былоопределено нахождение клиентов в выделенных состояниях для каждогомомента времени (месяц) (Таблица 8) и составлены матрицы переходовклиентов между кластерами.Для расчета численности клиентов по кластерам (формула 18) быларассчитана интенсивность переходов между кластерами по формуле 12. Врезультате получено 20 временных рядов, содержащих 52 наблюдения, ипроведен детальный анализ полученных данных.103.0024.0020.0016.0012.0008.0004Интенсивность перехода.04.02Интенсивность перехода.06.002007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность перехода.08.0028.00002007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаКластер 1Переход изINT_121 кластера во 2Переход изINT_131 кластера в 3.0020.0016.0012.0008.0004.0000Переход изINT_141 кластера в 4.07Переход изINT_151 кластера в 5.06.05.04.03.02.01.00Рисунок 23.
Динамика перехода клиентов из 1-го кластера в другие кластерыклиентской базы (% от численности кластера 1/месяц).По графикам (рис. 23) видно, что основные переходы из 1-гокластера происходят во 2-ой и 5-ый кластеры. При этом интенсивностьперехода во 2-ой кластер вначале резко падала, а с июля 2008 годастабилизировалась на уровне 0,6 – 1 %.Переходы в 5-ый кластер начинают происходить с 05.2009 года, придостижении критичной границы по интервалу неактивности клиентов дляэтого кластера (19 месяцев).Переходы в 3-ий и 4-ый кластеры незначительны (менее 1%) и вдальнейшем в модели не рассматриваются.104.05.04.03.02.01Интенсивность перехода.5.4.3.2.1Интенсивность перехода.6.002007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаПереход изINT_212 кластера в 1.7.0.06INT_24Переход из2 кластера в 42007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаКластер 2INT_23Переход из2 кластера в 3.0025.0020.0015.0010.0005.0000.0012INT_25Переход из2 кластера в 5.0010.0008.0006.0004.0002.0000Рисунок 24.
Динамика перехода клиентов из 2-го кластера в другие кластерыклиентской базы (% от численности кластера 2/месяц).Анализ динамики переходов из 2-го кластера (рис. 24) показывает,что наибольшая интенсивность переходов наблюдается в 1-ый и 4-ыйкластер. При этом для перехода в 1-ый кластер характерно снижениеинтенсивности в течение периода наблюдения, а интенсивность перехода в4-ый кластер со временем стабилизируется на уровне 0,5 – 1,5%.Переходы во 3-ий и 5-ый кластеры имеют незначительнуюинтенсивность (менее 1% от численности группы) и в дальнейшем прирешении поставленной задачи не учитываются.105.0012.0010.0008.0006.0004.0002Интенсивность перехода.06.04.02Интенсивность перехода.08.00002007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаINT_31Переход из3 кластера в 1.10.00.0014Переход изINT_343 кластера в 42007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаКластер 3Переход изINT_323 кластера во 2.04.03.02.01.001Переход изINT_353 кластера в 50-1Рисунок 25.
Динамика перехода клиентов из 3-го кластера в другие кластерыклиентской базы (% от численности кластера 3/месяц).Согласно полученным результатам (рис. 25), основной потокперемещений клиентов из 3-го кластера происходит в 1-ый и 2-ойкластеры, при этом интенсивность со временем снижается.Интенсивности переходов в 4-ый кластер очень мала - их общаядоля составляет менее 1%, поэтому в дальнейших исследованиях неучитываются. Переходы в 5-ый кластер отсутствуют.106.006.004.002Интенсивность переходаИнтенсивность перехода0.0002007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаПереход изINT_414 кластера в 11-1INT_43Переход из4 кластера в 3.0082007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-022007_11-122008_01-022008_03-042008_05-062008_07-082008_09-102008_11-122009_01-022009_03-042009_05-062009_07-082009_09-102009_11-122010_01-022010_03-042010_05-062010_07-082010_09-102010_11-122011_01-022011_03-042011_05-062011_07-082011_09-102011_11-122012_01-02Интенсивность переходаКластер 4Переход изINT_424 кластера во 2.6.5.4.3.2.1.0Переход изINT_454 кластера в 510-1Рисунок 26.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
