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科技创新项目

基于大数据背景下的京东智慧物流用户管理系统分析与优化

年 级：17级

学 院：物流学院

   指导老师：李昕

组 长：杨成吉

组 员：周智杰 余文奇 高 鹏 於桑楷

目 录

基于大数据背景下的京东智慧物流用户管理系统分析与优化

摘要

随着大数据时代的来临，数据成为企业的战略资源，构成了企业竞争力的核心要素。云计算、智慧物流技术应用日趋成熟，大大提升了物流企业的工作效率，降低了物流成本，让许多物流企业争相转型升级。把大数据运用到用户管理当中，可以方便管理用户，给企业带来更多利润。本文描述了国内外智慧物流的现状，并对京东智慧物流分析，找出京东在用户管理系统方面的不足。基于大数据背景下，分别从智慧物流技术、京东SWOT分析、用户划分等方面详细阐述了当前的亟须解决的问题。通过建立RFM模型导入企业数据，找出的客户分类方法，得到完整的客户细分系统，为企业智慧物流用户管理系统提供建设性意见。

关键字：大数据；企业智慧物流；用户管理系统：RFM模型

Analysis and optimization of JD smart logistics user management system based on big data

Abstract

With the advent of the era of big data, data has become the strategic resources of enterprises and the core elements of the competitiveness of enterprises. The application of cloud computing and intelligent logistics technology is becoming more and more mature, which greatly improves the working efficiency of logistics enterprises, reduces the logistics cost, and makes many logistics enterprises compete for transformation and upgrading. Applying big data to user management can facilitate user management and bring more profits to enterprises. This paper describes the current situation of intelligent logistics at home and abroad, and analyzes the intelligent logistics of JD to find out the shortcomings of JD in user management system. Based on the background of big data, this paper expounds the current problems that need to be solved in detail from the aspects of intelligent logistics technology, JD SWOT analysis, user division, etc. Through the establishment of RFM model to import enterprise data, find out the customer classification method, get a complete customer segmentation system, and provide constructive suggestions for the enterprise intelligent logistics user management system.

Key words: Big data；Enterprise intelligent logistic； User management system；RFM model

一、前景

（一）引言

大数据如今已经与人工智能、云计算等成为了未来发展的基础性技术。应用的领域也可谓百花齐放，渗透到了身边的方方面面。在仓储物流领域，大数据也同样发挥着巨大作用，对于物流的仓库选址、布局、路径规划等辅助了决策的制定。在智慧时代来临之时，大数据的作用更加重要，应用也更加彻底。当京东在2016年5月13日宣布成立X事业部时，京东智慧物流开放平台也随之正式亮相，该开放平台是建立在物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术上，完成智慧物流向全面开放生态的转型升级。X事业部包含有无人车、无人机、无人仓等一系列的智能物流项目，是一个将大数据、人工智能等技术深刻应用的复杂场景。通过大数据技术的不断发展，也将进一步推动物流技术水平，提升效率、降低成本进而优化用户体验。

在互联网飞速发展的时代，我国经济发展已经进入了快车道车道.党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略，国名院印发促进大数据发展行动钢要)，全面推进大数据发展，加快建设数据强国数据正在迅速膨胀越积越多，人们逐渐意识到数据对企业的重要性。随着大数据时代的到来大数据的应用跨区域、跨领域，如电子商务等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。供应链上的节点企业每天面对大量的数据，如销售数据库存数据、客户数据等，推动著

企业及其上下游相关企业具有收集、整理、挖掘、分析数据的能力，谁能掌握数据就能占据先机，能够玩转数据就能做到游刃有余。物流业是国家经济支柱型产业，政府、物流企业与其客户均致力于提高物流效率，降低物流成本。2009-2016年，全国物流费用在CDP中的占比由18. 1%下降至15.5%。智慧物流是在智慧供应链的基础上延伸出的概念，是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平，智禁物流包含在运输、仓库和存储流程的高效技术应用的优化。

（二）智慧物流发展的现状

1．国外物流发展现状

国外智慧物流发展现状展，并取得了很好的效果。其主欧善、日本等发达国家现代化物流朝着智慧物流不断发展，并取得了很好的效果。其主要体现在具有良好的基础设施，交通网络四通八达，构筑便捷的交通运输系统。M物流园区作为物流集散方式，发挥自身优势，实现多式联运，为智慧物流发展提供了机遇。^[1]同时基于先进的信息化技术和运作管理水平，发达国家物流发展中利用多样的物流理论研究方法和大数据思想，网紧密结合市场的实际需求和发展趋势，大力推进智慧物流。目前的智慧物流先进物流技术及应用较为突出的代表性企业有沃尔玛、亚马逊、FedEx 、UPS和DHL等。

2．国内物流发展现状

目前，智慧物流主要分布在“物流大数据、物流云、物流模式和物流技术”四大领域。结合物联网、大数据、云计算等技术与物流业的进步深度融合， 这些都将对物流业的转型升级带来积极促进作用。近年来我国智慧物流保持较快的发展速度，2016年，中国智能物流市场规模2880亿元同比增长2255%。^[2]近几年我国智慧物流行业市场规模逐年大幅上升，预计到2025年智慧物流市场的规模将超过万亿元体我国在智慧物流运用较为突出的企业有:阿里旗下的菜鸟网络科技、京东、苏宁云商。在阿里巴巴集团内部，定位于数据化分析、追踪的物流宝的代号是“天网”，而涉足实体仓储投资的菜鸟网络是“地网”。菜鸟是让仓储、快递、运输、落地配送等各环节的合作伙伴获得更清晰的业务场景，用数据让它们获得更好的生产能力.

（三）智慧物流概述

中国物联网校企联盟认为，智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。^[3]即在流通过程中获取信息从而分析信息做出决策，使商品从源头开始被实施跟踪与管理，实现信息流快于实物流。即可通过RFID、传感器、移动通讯技术等让配送货物自动化、信息化和网络化。

（四）智慧物流的作用

1．降低物流成本

智慧物流能大大降低制造业、物流业等各行业的成本，实打实地提高企业的利润，生产商、批发商、零售商三方通过智慧物流相互协作，信息共享，物流企业便能更节省成本。其关键技术诸如物体标识及标识追踪、无线定位等新型信息技术应用，能够有效实现物流的智能调度管理、整合物流核心业务流程，加强物流管理的合理化，降低物流消耗，从而降低物流成本，减少流通费用、增加利润^[4]。

2．加速物流产业的发展

成为物流业的信息技术支撑。智慧物流的建设，将加速当地物流产业的发展，集仓储、运输、配送、信息服务等多功能于一体，打破行业限制，协调部门利益，实现集约化高效经营，优化社会物流资源配置。^[5]同时，将物流企业整合在一起，将过去分散于多处的物流资源进行集中处理，发挥整体优势和规模优势，实现传统物流企业的现代化、专业化和互补性。此外，这些企业还可以共享基础设施、配套服务和信息，降低运营成本和费用支出，获得规模效益^[7]。

3．为企业生产和销售系统的智能融合打基础

随着RFID技术与传感器网络的普及，物与物的互联互通，将给企业的物流系统、生产系统、采购系统与销售系统的智能融合打下基础，而网络的融合必将产生智慧生产与智慧供应链的融合，企业物流完全智慧地融入企业经营之中，打破工序、流程界限，打造智慧企业。

（五）大数据概述

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。现在无论什么都是信息化，所谓的大数据就是信息化。它是所有数据信息的一个综合，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。^[7]而在所谓的大数据的背后就是所有用户。只有用户来使用这个东西所有的数据才是真实有效的。所以用户是最根本的基础，只有把用户做到最优化，用户体验到最优化的服务，他们才会在这个平台继续使用下去。所以在一个平台的用户管理系统中怎样把这个用户系统做的更优化是所有平台的一个重要内容。

二、京东智慧物流

（一）服务和时效的智慧物流

双十一各大电商交易量都迎来了新一轮的暴涨，在这背后更是各大电商物流速度的比拼。双十一当天，各物流平台都在争抢第一单配送的分钟级大战，菜鸟裹裹合作伙伴点我达仅用5分钟就完成今年天猫双11阿里健康第一单药品的配送。苏宁双11第一单用了9分48秒为海口市美兰区罗牛山产业园保安杨师傅送达了新手机。京东在11.11期间，为北京市朝阳区尤先生完成了4分钟的熟食送货上门服务。京东以4分钟为消费者实现了分钟级配送的可能性，主要得益于双十一期间京东智能物流的亮点表现。

11.11期间，京东物流启用了不同层级的无人仓的数量达到50多个，还有无人车、无人机、智能打包机、外骨骼机器人、智能运筹系统等“黑科技”为海量订单提供支撑。众所周知，物流一直需要巨大的人工成本，而京东的智慧物流体系就是自身的核心竞争力，从2007年京东第一家配送站到开始，京东物流现如今已经拥有全国大规模的智能物流仓。京东物流通过无人机器人改变了整个物流行业的格局，京东的无人仓，就是通过机器人实现全自动分拣中心，依靠人工智能大数据来自动识别订单完成分拣工作，双十一订单高峰期间为确保订单按时间优先级有序分拣配送，保证消费者“早下单早收货”。在无人技术应用领域，京东是最早布局“智慧供应链”的物流企业，京东的无人仓配，以及无人站、无人机、无人车均已经全面落地，并且在双十一期间大大提升了物流的效率和成本。

数据显示，从11月1日大促开始，截至11日零点，京东物流仓储配送一体服务订单超过90%实现了当日达和次日达。有人认为京东通过无人体系改善了整个物流高峰期间的效率，以无人机、无人仓、无人车为代表的京东智慧物流体系，降低企业物流成本的同时，正在带给消费者更好的物流体验。可以确定的是今年的双十一物流设施已经趋于完善，爆仓、物流缓慢等问题都逐渐消失，而在所有物流行业中，京东物流更具有技术优势，也更具有时效和服务优势。

（二）用户管理精准化的智慧物流

用户管理系统不仅关注用户的交易信息，还存储用户行为数据，通过用户画像，用户细分实现精细化管理，在不断的减少了用户的流失。并且对于用户满意度和忠诚度进行标准等级划分。

在京东商城有，根据客户的消费额高低将客户分成九个档次，分别是铁牌会员，铜牌会员，银牌会员，金牌会员还有钻石会员(一钻到四钻)，根据每年的消费额的多少可以享受到不同层次的优惠活动，该方法容易实现，操作简单。但是客户的需求毕竟是有差异的，即使价值相同的两个客户，其消费需求也可能是完全不同的，而该方法却不能准确把握客户的消费行为特点，如客户的需求动机、消费偏好、需求变化等。
基于内部策略依据，人口统计的细分也是京东商城最常用的客户细分方法，其按照人口统计因素来对客户进行细分，具体来说，是根据客户的背景属性，包括性别、年龄、收入、职业、文化程度、地理位置等，把客户细分成不同的类别，如年龄上分析京东商城主要顾客为20岁-35岁之间的人群，从职业上分析京东商城的主要顾客是公司白领、公务人员、 校大学生和其他网络爱好者等等

（三）对京东进行SWOT分析

1．什么是SWOT分析

SWOT分析法，即态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。^[8]

2．京东自营物流SWOT分析

表2-1 京东自营物流SWOT分析表

3．京东外包物流SWOT分析

表2-2 京东外包物流SWOT分析

4．京东用户精准化管理的SWOT分析

表2-3 京东用户精准化管理的SWOT分析

（四）京东智慧物流存在的问题

1．对用户关系的不恰当定义

在京东商城中，大部分将注意力放在客户购买了什么产品及预测客户今后还会购买其数据库中的什么产品上。因此，在京东商城有的时候管理的不是真正的客户关系而仅仅是客户的购买和联系行为。而真正意义上的客户关系是要拓展新客户，保留老客户，这种客户关系才是决定这些外在购买表现的内在驱动力。这种传统的客户关系会使得京东商城在客户饱和之后难以开拓市场，难以实现潜在客户向现实客户的转化。

2. 对客户关系管理认识的不足

在京东商城，强调的是产品的质量注重以产品为中心，忽略了用户关系的建立与管理，尤其是在目前销路较好的家电类产品中这种现象尤为普遍。这种情况容易忽视其客户的真正需求，忽视那些决定客户购买产品相关系数背后的真正驱动力，这种短视行为必将阻碍京东商城的做大做强。

三、用户管理方案分析与优化

（一）京东等级系统分析

1．京东目前的等级系统

京东的会员级别共分为5个等级，分别为：注册会员、铜牌会员、银牌会员、金牌会员、钻石会员。会员级别的升降均由系统自动处理，无需申请。会员级别由成长值决定，成长值越高会员等级越高，享受到的会员权益越大。成长值是京东会员通过登录、购物、评价、晒单所获得的， 累积的成长值总额决定会员级别。

其中注册会员和铜牌会员不会升降级别，注册会员只要注册就可以，而铜牌会员是成长值达到0以上就可以。成长值达到2000即可成为银牌会员，成长值达到10000成为金牌会员，成长值达到30000成为钻石会员。银牌会员有效期1年，每年结算扣除1000成长值来计算新的会员等级，金牌会员有效期1年，每年扣除4000成长值重新计算会员等级，钻石会员有效期也是一年，但是要每年扣除10000成长值来重新计算等级。

表3-1 京东目前的会员等级表

2．京东等级系统存在的问题

CRM即客户关系管理，是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统。通常所指的CRM，指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用等流程的软件系统。它的目标是通过提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度来缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道。CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。^[9]

京东的CRM系统主要是有客服积分、会员三条线去推动的，只有客服，用户看不到会员价值，是嘴上功夫，只有会员，用户得不到积分，享受不到积分带来的实惠，是表面功夫，只有积分，没有会员，用户间无法区隔不能推动用户的升级欲望，是白费功失。^[10]

京东缺少重要的积分价值体现，用户除了评论商品晒单之外，无法因为消费获取积分。不要小看了积分，因为京东的会员条款里规定，积分可以换京东的优惠券，可是，京东的优惠券的换取比值，可是10：1，10分换1元。而京东一条评论才12分，那么在一般情况下，一个普通用户要发表近100条评论，才能获取100块的优惠券，京东自己的客单价是300块，那么100条评论就代表着100件商品，一个用户要花30000元，才能获得100元的实惠，这样的优惠政策让京东别的积分无法得到体现。

在十个使用过京东商城购物的同学中问过这样的问题，是否知道京东有积分可以兑换优惠卷，其中八个同学回答是不知道，而剩下的两位同学则是查看了自己的积分，发现积分太少，无法兑换优惠卷。因为京东积分获取困难，客户无法享受积分所带来的优惠，导致京东的CRM系统产生畸形。

（二）京东用户等级优化

体系搭建：

积分获取

积分消费

积分商城

图3-1 京东用户等级优化体系搭建图

在积分获取方面，增加了积分的价值。

签到方式：自动签到>手动签到，自动签到与业务强弱有，当用户完成特定任务时，可视作签到，如果用户手动签到仅为了积分而不执行产品任务、使用产品功能，没有太大留存意义。

连续天数：大多数为7天，一般3天到一周，用户比较容易坚持。根据21天效应，要使用户养成使用习惯，连续天数必须要在14天以上，此时连续天数超过一周的部分，需要每隔2-3天加大奖励力度，鼓励用户坚持。

断签+补签策略：适用于无限连续签到的模式，需要设计补签机制，一般需要使用积分或完成特定任务兑换补签卡。而且更为重要的是，补签后获得的好处，必须大于补签失去的利益。

积分用途：抵现>兑换优惠券>用户等级>抽奖/兑换。连续签到机制，不仅仅是为了用户留存，更是为了通过留存刺激老用户的复用，老用户是否复用产品，是以重复执行特定任务为判断标准的。

在每天签到获得的京豆在此基础上增加5个京豆。这样用户在签到时就能有更多的积极性去签到。

表3-2 各APP的签到奖励比较表

签到送积分可以增加客户的活跃度

消费送积分：当用户每消费100元就能获得100京东，但是每次京豆只能抵押50%。所以为了让用户更好的获得京豆，将每消费100元获得100京豆改成120京豆。这样用户更容易获得京豆。

消费送积分是必须的，客户既然消费了，在客户消费得到商品的同时，也可以得到积分，让客户可以为下一次消费做准备。

发表评论送积分：当用户购物反馈时也会获得相应的京豆。在此基础上都增加10个京豆

表3-3 会员评价获得京豆详细表

在客户得到商品，发表自己的意见时，既可以让客户有始有终的完成本次购买，也得在满意购买后能获得相应评价奖励。

浏览广告送积分：增加了一项新的获得京豆的项目，就是浏览广告获得相应的京豆。没看完60s的广告就能获得10个京豆。但是每天只能看5个广告。给客户推送一些客户可能喜欢的产品，在客户获得积分的同时，可以刺激客户消费

邀请好友送积分：邀请新的用户在京东消费。赠送两名用户各600京豆。并且新用户在此后在京东买商品可以获得更多的优惠。邀请好友送积分可以推广平台

除消费外尽量避免过分追求积分。积分也不能过多，每天都会有一个积分上限。客户获得的积分更多，也让京东不因为客户积分过多，导致优惠过多，最后导致京东因为积分亏钱

（三）等级制度需要注意的事项

保持会员等级计算地透明性：在制定会员等级的时候，一定要透明、公开第进行计算，这样会员出现一些购物积分变动的时候，也能够清楚自己的等级在哪些范围，是何种方式进行变化的。

保持与产品目标一致：在做会员等级规划的时候，一定要结合产品的目标来规划，这样才能够符合整个店铺的发展你需要，只有了解当下的热门产品或者爆款，这样才能够根据这些方面进行会员等级的相关规划。

制定完善地会员等级升降规则：在准备进行会员等级管理的时候，这个时候关于会员等级的规则一定要完善地制定出来，这样消费者才能够自己的会员等级是如何变动的。

注重收集消费者反馈资料：在进行会员等级管理客户的同时，自己也可以通过网上收集一些关于会员等级管理的方法，这样也能够真正从用户角度，去制定关于会员管理制度，才能够提高客户体验度。

会员等级管理，其实是对新老客户留存的方式，但是也不需要过于急躁，而是能够通过不断资料和调研分析，找出合适且具备吸引力的会员等级制度，这样也能够帮助店铺提升更多的业绩。

（四）京东客户细分

任何企业，无论是生产型企业还是贸易型企业，都需要资金流和物流服务。一个企业就是一个社会的细胞，不断地跟周围的环境发生物质、信息和能量的交换。从不同的角度，可以将客户分为不同的类型。从客户金融需求的角度来看，无论是生产型企业还是贸易型企业，都需要资金去购买商品（原材料等），然后加工、生产或者买卖，获得回款。在这个过程中，担任运输的速递公司通过代收货款、代垫货款等与金融活动有关的增殖活动，从而获得利润。上述过程中既有融资的需求，又有结算的需求。^[11]

京东公司服务于中高端市场，在致力于提供质量稳定的标准产品服务来满足目标客户基本需求的同时，研究开发各种增值服务，努力构建合理的产品体系，以满足更广泛类型的中高端客户的差异化需求。为了更好地为客户提供服务，将京东的客户做了细分，以满足不同客户的需求。^[12]

1．根据客户的信用度进行划分

根据客户每月的退换货次数的不同，分为优秀信用客户等级户、良好信用客户等级户、较差信用客户等级户和无信用客户等级户。每月退换货次数在0次的为优秀信用客户等级户，每月退换货次数在1-3的为良好信用客户等级户，每月退换货次数在4-6的为较差信用客户等级户，每月退换货次数在7-10次的为无信用客户等级户。

表3-4 客户信用度划分表

而将客户进行信誉度进行划分的好处不仅仅是对于企业来说的，也有很大一部分是站在用户角度来进行思考的。第一，这个划分可以提醒用户在购买物件之前思考清楚，不会出现这方面的错误。第二，可以让用户在还款时清楚的知道自己的相应债务，这样他们也就会良好的运用自己的费用。第三，用户解决了这方面的问题的时候，也就保证了企业的资金安全。所以，解决了这个方面的问题是双赢的，这也就是根据型拥堵进行划分的根本依据。^[13]

2．根据客户每月的贡献度和合作稳定度划分

根据每月的贡献度和合作稳定度（即每月都有有固定的业务往来）的不同，分为大客户和散户。月贡献度在5000元以上和稳定合作的客户为大客户；5000元以下且合作不频繁的客户为散户。对于，需求不同的大客户和散户，提供不同的金融服务。一般而言，大客户的信誉度高于散户的信誉度。在融资方面也就呈现出差异。

表3-5 客户每月的贡献度和合作稳定度划分表

这个项目的划分主要是更具社会人员的普通工资来进行划分的，主要是区分他们的消费情况。

3．根据客户的购买对象进行划分

表3-6 客户的购买对象划分表

4．根据用户的工作岗位来进行分类

在平常生活中，每个人的工作按岗位都市不相同的。而每个人出来购买一些生活必需品之外。根据小组的调查，发现在京东平台上面他们选择购买的物件大多都是不同的。这就和他们的工作岗位息息相关了。调查这一方面的数据就是为了让平台了解到用户最需要的用品是什么，从而给他们最好的推荐。具体数据如下所示。（除了一些必需品之外）^[14]

表3-7 用户的工作岗位分类表

这些事目前调查的普通工作者的需要购买的物件。

5．根据文化习俗来进行划分

这一划分内容是考虑到少数民族的文化熏陶以及季节性物件的特殊情况。具体的情况如下表所示。

表3-8 文化习俗划分表

四、用户管理模型建立

（一）、RFM模型建立

R( Recency) :客户最近- -次交易时间的间隔。R值越大.表示客户交易发生的日期越久,反之则表示客户交易发生的日期越近。

F ( Frequency) : 客户在最近一-段时间内交易的次数。F值越大,赫客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。

M ( Monetary) :客户在最近- -段时间内交易的金额。 M值越大,示客户价值越高,反之则表示客户价值越低。^[15]

图4-1 RFM模型图

（二）RFM模型分类

根据客户活跃程度和交易金额的贡献,进行客户价值细分8类客户。如下图,↑”示大于均值，“↓”示小于均值

表4-1 RFM模型分类表

（三）模型建立步骤

在RFM模型的应用中，整体来说分层这5大步骤。（如下图）。

图4-2 RFM模型分层图

1．抓取R、F、M三个维度的原始数据

进行数据分析，在调查报告中（见附录），对50位同学的数据进行筛选与整理，最终选取了以下20位同学的数据。

表4-2 京东20位客户数据调查表

表4-3 三周数据汇总表

图4-3 登录次数分布图

图4-4 停留时间分布图

图4-5下单次数分布图

图4-6 汇总图

2．定义R、F、M的评估模型与中值

根据上面登录次数、停留时间、下单数走势 ，把划分4个区间。规定每个区间对应的值，这里登录次数、停留时间、下单次数越高 ，对应的分值就越高

表4-4 分值表

接着，把用户类型归类好，这里数值重要性是M>R>F。

表4-5 用户R、F、M值高低表

3．进行数据处理、获取R、F、M的值

先用if函数算出R值(即登录次数,不同次数对应的区间的值)函数公式:

=IF(B2< = 8,1,IF(B2< = 18,2,IF(B2< =30,3,1F(B2> =30,4))) ,把所有对应的R算出来,再分别算出对应的F的值和M的值(如下图)。

大于2的R值算高，小于等于2的R值算低，

大于2的F值算高，小于等于2的F值算低

大于1的M值算高，小于等于1的M值算低

表4-6 R、F、M值表

4．参照评估模型与中值，对用户进行分层

表4-7 用户分层表

得出了所有的R、M、F值,但是.还是没办法判断这个值的高低。这时还需要一个模型中值。我分别取了R、F、M值的平均数(如下表) 

表4-8 R、F、M值的平均数表

用if函数.分别判断R、F、、M值的高低。函数是: =IF(E2>$M$1,高,低)

把R、F、M值的高低都标记出来后,用IF函数把用户类型打标。函数如下:

IF(AND(H2= '高' ,I2= '高' ,J2='高),'重要价值用户',

IF(AND(H2= '高,I2='低,J2='高),'重要保持用户',

IF(AND(H2='低' ,I2= '高'J2= '高);重要发展用户，

IF(AND(H2= '低' ,I2='低,J2='高),重要挽留用户'，

IF(AND(H2=高,I2='高' ,J2= '低),'一般价值用户',

IF(AND(H2= '高,I2='低' ,J2='低),'一般发展用户

IF(AND(H2='低' ,I2=高' ,J2='低),'-般保持用户，

IF(AND(H2=低,I2=低J2=低);'-般挽留用

IF(AND(H2=高,I2='高,J2='高)

AND表示几个条件同时满足时，输出正确值，否则进入下一个IF判断

表4-9 IF函数值表

5．针对不同的层级用户指定运营策略

表4-10 数据透视表汇总

根据最后得到的总的数据透视表，可以很好的看出各个用户的分类，根据不同的用户层级指定运营策略，可以让企业收获更多利益。

重要价值用户：可以赠送一些常逛店铺的会员。并设置每天登陆领取优惠券的方式，刺激消费。

重要发展用户：目的是提高用户的消费客单价和频次。所以可以相应发一些低面额，较高门槛的优惠券，并push热门或者爆款的商品等。

重要保持用户：用户每次浏览完后，可以推送相似的商品并给予一些优惠，让用户能够购买。

重要挽留用户：可以在用户每次购物后发放高等面额的优惠券。

一般价值用户：一个月/半个月集中整理一次数据，进行发券、推送等。

一般发展用户：可设置消费返券或发放中等面额的优惠券，并根据其用户购买习惯push相应的文案。

一般保持用户：可申请铺一批组合券进行兑换。如：1张高面额、低门槛券，1张低面额、低门槛进行促活，并做好券到期提醒。（两张券的含义是让用户能多逗留、多消费一次。尽量能加长使用的产品时间）

一般挽留用户：此批用户属于濒临死亡，则需每3天/7天需分析一次，进行运营激活等。

通过这样RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。在这个过程中并将用户精细的分类。让客户分类的目的不仅仅是实现企业内部对于客户的统一有效识别，也常常用于指导企业客户管理的战略性资源配置与战术性服务营销对策应用，支撑企业以客户为中心的个性化服务与专业化营销。对客户的消费行为进行分析，也可以对顾客的消费心理进行分析。企业可以针对不同行为模式的客户提供不同的产品内容，针对不同消费心理的客户提供不同的促销手段等。客户分类也是其他客户分析的基础，在分类后的数据中进行挖掘更有针对性，可以得到更有意义的结果。

五、结束与展望

在这次有关于智慧物流的探讨当中，学会了怎样用科学有效的方法去解决问题。第一，在用户调查当中充分的结合了企业自身的情况以便于更好的反馈一些信息带来刚打的效果。第二，用户管理这一板块考虑到了许多的情况，有用户自身的消费情况，节假日的流量和用户自生的习惯等。做出这一系列的分类也就是为了更加精确地降低错误。第三，建模也运用到了物流领域的一些算法等。以上就是小组人员在这次的比赛当中的具体收获。相信小组人员在以后的学习生活当中也会将这一系列的方法运用起来。

智慧物流发展是顺应时代的潮流，符合时代的发展，现在的智慧物流还不够完善，这需要社会，政府，企业的支持。势必需要国内公共信息数据平台以及配有智能信息技术的基础设施设备为其奠定基础,各大高校加强培养、引进、整合高素质物流人才。同时，需要政府对智慧物流提供相应的政策支持，实施相应的法律法规，加强对信息的监管和积极引导以及教育界对于人才的引荐和培养使得智慧物流朝着期待的方向健康发展。

参考文献

[1]中国产业信息网. 2018 年中国智慧物流行业发展现状及发 展趋势分析.

[2]中国产业信息 . 物流智慧化时代开启，智慧物流的发展. 

[3]陈伟.中外智慧物流发展的差异比较及经验借鉴［J］．对外经贸实务，2016(6)．

[4] 王喜富 . 大数据与智慧物流 ［M］．3 版 . 北京: 清华大学 出版社,2017.

[5]何黎明 . 中国智慧物流发展趋势［J］中国流通经济,2017 (6)．

[6]严劼 . 智慧物流，数据共享是关键［J］.东方烟草报,2018 (8)

[7]杨龙，刘宝学，刘翠娟，等 . 大数据时代智慧物流发展研究［J］. 河北企业，2017 (10): 80 

81. 

[8] 吴天来. SWOT分析的改进方法及其在企业战略制定中的应用[D].吉林:吉林大学.硕士学位论文，2017.

[9]马记者.“京东商城”服务差遭受消费者投诉［J］.商品与质量, 2016 (6).

[10]王继祥. 2019 年中国物流发展与变革的十大趋势［J］.物 流技术与应用，2019 (2)． 

[11]苏朝辉编.客户关系管理[M] .北京.清华大学出版社.

[12]王广宇客户关系管理方法论[M] .北京:清华大学出版社，2017.

[13]郝雨风.卓越绩效的客户经营[M] .北京:中国经济出版社，2015.

[14]范云风.客户[M] .北京:中国经济出版社，2017.
[15]江林.顾客关系管理[M] .北京:首都经济贸易大学出版社，2015.

附录

京东用户使用情况调查报告

一，调查目的和要求

（一）项目名称：

京东使用情况调查

（二）调查目的

掌握京东用户最近三周的登录次数，停留时间、下单次数进行汇总

二、调查基本步骤和内容

选取50位使用过京东的同学进行如下调查:

京东用户使用情况调查报告

1、您的性别

2、您最近三周京东每周登录次数，第一周 （次），第二周 （次）第三周 （次）

3、您最近三周京东登录每周停留时间，第一周 （小时），第二周 （小时），第三周 （ 小时）

4、您最近三周在京东每周下单次数，第一周 （次），第二周 （次），第三周 （次）

三、调查结果

得到50位同学最近三周在京东停留次数，停留时间，下单次数进行汇总