[发明专利]一种网站访客价值评估方法

说明书

本发明公开了一种网站访客价值评估方法，包括如下步骤，从待评估网站获取n个样本数据；步骤二，根据n个样本数据获取找到平均向量；计算协方差矩阵C及其特征向量Φ₁、Φ₂、Φ₃、Φ₄以及相应的特征值λ₁、λ₂、λ₃、λ₄；选取及最大特征值λ_max对应的特征向量Φ_max构建特征向量的矩阵U；根据等式y_i＝U^Tx_i，将第i个样本数据x_i转换为价值得分y_i。本发明网站访客价值评估方法具备方法简单、价值评估的精准性高等特点。

技术领域

本发明涉及网站评估领域，具体涉及一种网站访客价值评估方法。

背景技术

现有技术中，信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业针对不同价值的客户指定优化的个性化服务方案，采取不同的营销策略，将优先营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。

在航空领域常见的分析流程是借助航空公司客户数据(如RFM数据)，对客户进行分类(聚类分析)。然后对不同的用户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值。最后对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略。

但由于聚类分析属于一种无监督分析方法，在进行特征分析时，需要人工介入，个人主观成分较高。这样可能会导致，每当出现用户数据发生变化时，需要重新人工介入进行特征分析，且不一定能做到精准划分。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术问题，提出一种网站访客价值评估方法。

为达成上述目的，本发明设计思路为采用RFM+关键模块访问模型及PCA算法，PCA是一种应用广泛的线性降维方法，该方法通过将特征集缩减成一小部分能代表原始特征集最主要变化的主要特征分量，来实现高维数据到低维数据空间的映射。本发明的提供的具体技术方案为如下：

一种网站访客价值评估方法，包括如下步骤，

步骤一，从待评估网站获取n个样本数据，记x_i＝(R_i F_i M_i Q_i)，其中，n个客户分别对应n个样本数据，x_i为第i个样本数据，

第i个样本数据包括第i客户最近一次购票时间到观测结束时间的天数R_i、第i客户在观测时间内成功购票的次数F_i、第i客户在观测时间内总购票金额M_i、第i客户在观测时间的网站关键模块访问次数Q_i，

i、n均为正整数，1≤i≤n；

所述观测时间为执行价值评估的时间段；

步骤二，根据n个样本数据获取找到平均向量，即输入数据各个维度分量均值所组成的均值向量μ_R、μ_F、μ_M、μ_Q；其中，

步骤三，通过如下等式计算协方差矩阵C；

步骤四，计算协方差矩阵C的特征向量Φ₁、Φ₂、Φ₃、Φ₄以及相应的特征值λ₁、λ₂、λ₃、λ₄；