深入解析电商中的会员分级与忠诚度策略，你了解吗？
当用户在电子商务平台上实现购买行为后，他们便从潜在客户升级为平台的重要资产。这类网站通常会将用户的交易详情，如购物流程时间、购买商品类型、购买数量和支付金额等数据存储在内部数据库中。因此，我们能够利用这些运营数据深入分析用户的购物行为，评估每个用户的总体价值，并预测他们接受进一步营销推广（Lead Generation）的可能性。
在衡量标准的设定上，我们遵循以下三个关键原则:
- 量化可操作：必须确保指标可以进行量化的分析，这是基础要求；
- 全面涵盖：尽可能地挑选所有可用的底层数据指标，以便从多维度进行详尽评估；
- 独立性确保：指标间应保持低相关性，例如，若选用购买次数和总消费额，高购买次数自然意味着高消费额，这会导致评价维度重复。为此，我们倾向于选择如购买频率和平均单次交易额这样的组合。
根据上述原则，我们选择了以下关键指标（根据网站特性，确定合适的统计时间框架）:
- 最近购买日期：用户最近一次购物到当前的时间跨度（以天为单位）；
- 购买活跃度：用户在指定时间段内的购买次数；
- 平均单次消费：用户在这段时间内的总消费额除以购买次数；
- 最高单笔交易额：用户在该时期内的最大单次支付金额；
- 商品多样性：用户这段时间内购买的商品类别或主要类别。
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