酒店预定客户流失预测模型python
分析思路0数据准备1数据探索2特征工程3建模4RFM分析和用户画像高价值用户分析2类用户消费水平高客户价值大追求高品质对酒店星级要求高访问频率和预定频率都较高提前预定的时间都较短决策一般都较快日均访问数少订单取消率较高可以分析出这类客户商务属性偏重可能随时要出差因此都不会提前预定可能出差随时会取消因此酒店取消率也会更高一点.sid的值较大说明高价值客户群体多集中在老客户中.价格敏感度较高说明可能比较要求性价比.h值非常小可能访问和预定时间多在半夜或是清晨.这部分客户对于我们而言是非常重要的因此我们需要对其实施个性化的营销1为客户提供更多差旅酒店信息.2多推荐口碑好性价比高的商务酒店.3推荐时间集中在半夜或是清晨.中等价值用户分析1类用户消费水平和客户价值都偏低对酒店品质也不太追求访问和预定频率也都较高提前预定的时间是三类中最长的最值得注意的是0类客户中有两个颜色非常深的蓝色格子是用户决策和近3个月的日均访问数.可以看出
文件列表
酒店预定客户流失预测模型.rar
(预估有个7文件)
userlostprob.rar
48.95MB
hotel_order (1).ipynb
1.29MB
.ipynb_checkpoints
Untitled-checkpoint.ipynb
72B
hotel_order (1)-checkpoint.ipynb
1.29MB
hotel_order-checkpoint.ipynb
1.06MB
README.md
38KB
hotel_order.ipynb
1.06MB
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