? ? ? ?比如，星巴克的數(shù)據(jù)科學(xué)家是如何通過(guò)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(xiāo)活動(dòng)。

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

? ? ? ?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(xiāo)優(yōu)惠為了細(xì)分哪些受眾與哪些促銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)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(wèn)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(méi)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(mǎi)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(lèi)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(xiāo)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(mǎi)情況，這其中不包括用戶沒(méi)看到優(yōu)惠但依然購(gòu)買(mǎi)的情況，也就是說(shuō)他們總得花那么多錢(qián)。

? ? ? ?▲不同人群的購(gòu)買(mǎi)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(guò)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(lèi)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(guò)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(guò)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(guò)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(xiāo)？

? ? ? ?由于促銷(xiāo)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(guò)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(qián)：

? ? ? ?最后我針對(duì)每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)得出了熱門(mén)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(lèi)型不是“折扣”就是“買(mǎi)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(jué)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(xiāo)策略。根據(jù)目前的優(yōu)惠組合，最好的促銷(xiāo)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(mǎi)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(xiāo)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(mǎi)率和傳播渠道之間的關(guān)系。 具體來(lái)說(shuō)，如果通過(guò)社交渠道提供優(yōu)惠4（最高回報(bào)，最低購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)”（沒(méi)查看優(yōu)惠，但依然購(gòu)買(mǎi)）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(lèi)別分析（例如K-Means聚類(lèi)）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(mǎi)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