摘要
随着电商平台流量红利的逐渐消失，用户和销售规模增速下降，
防止用户流失并完善用户忠诚度维护策略成为电商企业最为重要的
课题。服饰品类是电商平台最大的品类之一，浙江 A 服饰电商在淘
宝电商平台排名前十，是一家存在用户流失问题的典型企业。因此，
本文选取了 A 服饰电商作为研究对象

论文介绍了用户流失和预警模型相关的理论，阐述了 A 服饰电
商的经营情况、用户特征以及用户流失现状分析。本文具体从 A 服
饰电商现状出发，结合淘宝官方店的历史用户交易数据进行用户流
失预警模型的构建。在模型构建中,本文运用了逻辑回归算法和 C5.0
算法，将经典的 RFM 模型进行拓展，引入新的变量，构建了 RFMDT
用户流失预警模型，并通过模型预测出电商用户的流失概率

本文从用户价值和用户流失概率两个维度构建了用户价值-流
失概率矩阵，并基于矩阵和 A 服饰电商在用户流失管理方面的实际
情况及不足，制定用户忠诚度维护策略。同时，希望对电商行业的
其他企业且不局限于服饰品类企业的用户流失管理方面能发挥实际
参考价值

关键词：用户流失，RFM，忠诚度维护，算法
论文类型：应用基础研究II
A Study on the Strategy of Maintaining Customer
Loyalty based on the customer churn model
ABSTRACT
With the gradual decline in the growth rate of users and sales volume on
electronic platforms, to prevent customer churn and improve strategy on customer
loyalty maintenance becomes the most important issue of electronic suppliers.
Apparel is one of the largest categories on electronic business platform. The A
apparel electricity supplier in the top ten of taobao, is a typical electricity
suppliers bothered by user churn. Therefore, this article selects the A apparel
electricity supplier as the research object.
This paper introduces the theory of user churn and early warning model, and
expounds the operation situation, user characteristics and the current situation of user
loss of The A apparel electricity supplier. Starting from the current situation of the A
apparel electricity supplier, combined with the historical data of its taobao
official store, this paper builds customer churn warning model. To build the model, it
uses the logic regression algorithm and C5.0 algorithm, and extends the classical
RFM model by introducing new variables. The newly built RFMDT customer churn
model can predict the probability of losing users.
This paper constructs the user value - the loss probability matrix from the two
dimensions of customer value and customer churn probability. Based on the matrix
and the actual situation of customer churn management and insufficiency in the A
supplier, it develops customer loyalty maintenance strategy. Hope that this paper can
give some practical reference to other electricity suppliers in customer churn, but not
limited to apparel suppliers.
KEY WORDS: User churn, RFM, Loyalty Maintenance Thesis, algorithm
TYPE OF THESIS: Application Fundamentals浙江工业大学硕士学位论文 基于用户流失预警模型的服饰电商用户忠诚度维护策略研究
III
目 录
1 绪论 .. 1
1.1 研究背景 ....1
1.2 研究意义 ....2
1.3 文献综述 ....3
1.3.1 国外研究概述.......3
1.3.2 国内研究概述.......4
1.4 研究方法 ....5
1.5 研究思路 ....6
1.6 创新点 ......7
2 用户流失相关理论基础........... 8
2.1 用户生命周期理论 ........8
2.1.1 用户生命周期理论基本思想.......8
2.1.2 用户生命周期理论与用户流失关系10
2.2 RFM 理论....10
2.2.1 RFM 理论基本思想 ..10
2.2.2 RFM 理论的改进 ....13
2.2.3 RFM 理论与用户流失关系 ........14
2.3 用户增长理论 ...........14
2.3.1 用户增长理论基本思想..........14
2.3.2 用户增长理论与用户流失关系....16
2.4 用户终身价值（CLV）理论 17
2.4.1 用户终身价值（CLV）理论基本思想...........17
2.4.2 基于流失概率的用户终身价值（CLV）的计算模型...........17
3 用户流失预警模型相关数据挖掘算法 .......... 19
3.1 数据挖掘及工具介绍 .....19
3.1.1 数据挖掘含义......19
3.1.2 数据挖掘工具简介..20
3.1.3 数据挖掘一般流程..20
3.2 逻辑回归算法 ...........23浙江工业大学硕士学位论文 基于用户流失预警模型的服饰电商用户忠诚度维护策略研究
IV
3.2.1 逻辑回归算法理论基础..........23
3.2.2 逻辑回归算法的业务应用........24
3.3 C5.0 算法...24
3.3.1 C5.0 算法简介 .....24
3.3.2 C5.0 算法的实现流程 ...........24
4 浙江 A 服饰电商用户流失现状分析26
4.1 浙江 A 服饰电商总体概况 .26
4.2 浙江 A 服饰电商用户现状 .28
4.2.1 浙江 A 服饰电商用户画像及分层..28
4.2.2 浙江 A 服饰电商用户生命周期....31
4.2.3 浙江 A 服饰电商用户复购........33
4.2.4 浙江 A 服饰电商用户管理........34
4.3 浙江 A 服饰电商用户流失现状分析 .....36
4.3.1 浙江 A 服饰电商用户流失定义....36
4.3.2 浙江 A 服饰电商导致用户流失的因素及对企业的影响........36
5 浙江 A 服饰电商用户流失预警模型构建及应用 .. 37
5.1 准备业务数据 ...........37
5.1.1 数据收集..........37
5.1.2 数据清洗..........38
5.1.3 数据集解析........39
5.2 建立业务模型 ...........39
5.2.1 构建建模因子......39
5.2.3 训练数据模型......40
5.3 评估业务模型 ...........46
5.3.1 评估数据模型......46
5.3.2 评估业务逻辑......47
5.4 业务模型应用 ...........48
6 用户忠诚度维护策略及应用...... 50
6.1 用户价值-流失概率的用户分类矩阵 ....50
6.2 用户忠诚度维护策略及应用 ...........51
6.2.1 用户忠诚度维护的具体策略......51
6.2.2 维护策略应用的相关支持........52
7.结论 . 55浙江工业大学硕士学位论文 基于用户流失预警模型的服饰电商用户忠诚度维护策略研究
V
7.1 结论 .......55
7.2 不足之处 ...55
参考文献 ...........57
附录 1..57
附录 2..61
致 谢 ..63浙江工业大学硕士学位论文 基于用户流失预警模型的服饰电商用户忠诚度维护策略研究
VI
图、表目录
图 1.1 中国 2011 年-2016 年中国服装网购交易市场规模
[1]
..1
图 1.2 论文逻辑结构图........7
图 2.1 用户生命周期曲线图...10
图 2.2 AARRR 模型图 .........15
图 3.1 CRISP-DM 标准流程图 ..21
图 3.2 服饰电商企业数据挖掘流程图.......21
图 4.1 浙江 A 服饰电商 2012~16 年销售规模趋势图.......27
图 4.2 浙江 A 服饰电商 2012~16 年用户规模趋势图.......27
图 4.3 浙江 A 服饰电商用户画像图.........29
图 4.4 浙江 A 服饰电商用户生命周期图.....32
图 4.5 浙江 A 服饰电商用户二次回购图.....32
图 4.6 浙江 A 服饰电商 2015~16 年各月用户量图.........33
图 4.7 浙江 A 服饰 2015-16 年各月 90 天复购率图........33
图 4.8 浙江 A 服饰电商 2015-16 年老客支付金额图.......34
图 4
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