39、文本挖掘与图书俱乐部营销案例解析

文本挖掘与图书俱乐部营销案例解析

1. 文本挖掘基础与潜在语义索引

在文本挖掘中，潜在语义索引是一项重要技术。例如，在汽车相关文档里，“交流发电机（alternator）”出现时，文档往往也包含“电池（battery）”和“前照灯（headlights）”；“刹车（brake）”出现时，“刹车片（pads）”和“吱吱响（squeaky）”也常出现。但“交流发电机”和“刹车”的使用并无明显关联。这里的“电池”“前照灯”“刹车片”“吱吱响”描述了汽车维修的两个不同问题：刹车故障和交流发电机故障。潜在语义索引会将这四个术语归为两个概念：
- 刹车故障
- 交流发电机故障

不过，在很多情况下，术语映射的概念并不明显。潜在语义索引虽能增强文本在构建预测模型时的可管理性，减少噪声以提高预测能力，但会使模型变成预测的黑箱，不利于理解术语和概念的作用。但我们的重点是对新文档进行分类或聚类，而非提取含义，所以这也是可行的。

2. 文本挖掘方法的应用

文本经过预处理后会转换为数值矩阵格式，此时就可以应用各种数据挖掘方法。
- 聚类方法 ：可用于识别文档簇，如挖掘大量医疗报告以识别症状簇。
- 预测方法 ：可用于技术支持工单，预测解决问题所需的时间。
- 分类方法 ：这可能是文本挖掘最常用的应用，也称为文档标注。

3. 在线汽车与电子讨论分类示例

这个示例展示了将互联网讨论帖子分类为汽车相关或电子相关的任务。帖子来自专门讨论汽车和电子的互联网群组，已预先标注。下面是从预处理到构建分类模型的主要步骤：

3.1 导入和标注记录

使用R中的 tm 包，通过 ZipSource() 函数读取压缩文件。同时创建一个标签数组，“1”表示汽车相关，“0”表示电子相关。前1000个文档标记为“1”，后1000个文档标记为“0”。代码如下：

library(tm)
# step 1: import and label records
# read zip file into a corpus
corp <- Corpus(ZipSource("AutoElectronics.zip", recursive = T))
# create an array of records labels
label <- c(rep(1, 1000), rep(0, 1000))

3.2 文本预处理

预处理步骤包括分词、去除停用词和词干提取。具体操作如下：

# step 2: text preprocessing
# tokenization
corp <- tm_map(corp, stripWhitespace)
corp <- tm_map(corp, removePunctuation)
corp <- tm_map(corp, removeNumbers)
# stopwords
corp <- tm_map(corp, removeWords, stopwords("english"))
# stemming
corp <- tm_map(corp, stemDocument)

3.3 生成概念矩阵

预处理后得到“干净”的语料库和词 - 文档矩阵，用于计算TF - IDF词 - 文档矩阵。由于矩阵可能过大，使用潜在语义索引提取20个概念。代码如下：

# step 3: TF-IDF and latent semantic analysis
# compute TF-IDF
tdm <- TermDocumentMatrix(corp)
tfidf <- weightTfIdf(tdm)
# extract (20) concepts
library(lsa)
lsa.tfidf <- lsa(tfidf, dim = 20)
# convert to data frame
words.df <- as.data.frame(as.matrix(lsa.tfidf$dk))

3.4 拟合预测模型

将原始文本数据转换为适合预测建模的形式，即一个目标变量（1 = 汽车，0 = 电子）和20个预测变量（概念）。划分数据（60%训练，40%验证），使用逻辑回归模型进行分类。代码如下：

# sample 60% training data
training <- sample(c(1:2000), 0.6*2000)
# run logistic model on training
trainData = cbind(label = label[training], words.df[training,])
reg <- glm(label ~ ., data = trainData, family = 'binomial')
# compute accuracy on validation set
validData = cbind(label = label[-training], words.df[-training,])
pred <- predict(reg, newdata = validData, type = "response")
# produce confusion matrix
library(caret)
confusionMatrix(ifelse(pred>0.5, 1, 0), label[-training])

混淆矩阵显示分类准确率为96.88%，表明模型在区分两类文档方面表现良好。

4. 文本挖掘问题与案例

以下是一些相关问题和案例：
- 问题20.1 ：对在线学习论坛帖子进行分词、数据筛选和分类分析。
- 问题20.2 ：使用数据对互联网讨论帖子进行分类，包括导入数据、预处理、生成概念矩阵和拟合预测模型。
- 问题20.3 ：对在线分类广告进行分类，包括数据导入、预处理、矩阵分析和模型构建。
- 问题20.4 ：对汽车帖子进行聚类，包括预处理、生成概念矩阵、聚类分析等。

5. 查尔斯图书俱乐部案例

查尔斯图书俱乐部（CBC）成立于1986年12月，致力于通过深入了解客户群体并提供量身定制的服务来脱颖而出。俱乐部通过多种渠道直接营销专业书籍，但面临利润下降的问题。为解决这一问题，CBC决定利用数据挖掘技术，具体步骤如下：

5.1 图书行业背景

美国每年出版约50,000种新书，形成了一个价值250亿美元的行业。图书销售可分为以下几类：
| 类别 | 占比 |
| ---- | ---- |
| 教科书 | 16% |
| 书店销售的贸易书籍 | 16% |
| 技术、科学和专业书籍 | 21% |
| 图书俱乐部和其他邮购书籍 | 10% |
| 大众市场平装书 | 17% |
| 其他书籍 | 20% |

图书零售行业经历了多个发展阶段，从20世纪70年代购物中心书店连锁店的增长，到80年代的折扣促销，再到90年代超级书店的兴起。然而，亚马逊的出现给传统图书零售商带来了巨大压力。

5.2 俱乐部会员计划

图书俱乐部历史上提供了不同类型的会员计划，如连续性计划和负选择计划。连续性计划常见于儿童图书市场，家长愿意委托俱乐部选择书籍；负选择计划则可能导致客户不满和较高的邮寄及处理成本。为应对这些问题，一些俱乐部开始采用正选择计划，并利用数据库营销技术更精准地定位客户。

5.3 CBC面临的问题与解决方案

CBC虽然表面上看起来很成功，如邮寄量增加、图书选择多样化和客户数据库扩大，但利润却在下降。为解决这一问题，CBC决定从数据中提取信息，了解客户需求，设计针对性的营销活动。具体措施包括：
- 客户获取 ：通过专业杂志、报纸和电视广告吸引新会员；通过直接邮寄和电话营销联系现有会员；在一般广告之前向会员提供新书。
- 数据收集 ：记录所有客户响应并维护在数据库中；向客户索取未收集但重要的信息。

对于每本新书，CBC采用两步法：
1. 对数据库中的4000名客户进行随机抽样市场测试，分析客户响应，创建和校准响应模型。
2. 根据响应模型为数据库中的每个客户计算得分，使用得分和阈值提取直接邮寄促销的目标客户列表。

5.4 《佛罗伦萨艺术史》案例

一本新书《佛罗伦萨艺术史》准备发行，CBC对4000名客户进行了测试邮寄。客户响应与过去的购买数据进行了整理，并随机分为训练数据（1800名客户）、验证数据（1400名客户）和测试数据（800名客户）。数据包含多个变量，如下表所示：
| 变量名 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Seq# | 分区中的序号 |
| ID# | 完整（未分区）市场测试数据集中的标识号 |
| Gender | 0 = 男性，1 = 女性 |
| M | 购买书籍的总花费 |
| R | 上次购买以来的月数 |
| F | 总购买次数 |
| FirstPurch | 首次购买以来的月数 |
| ChildBks | 儿童书籍的购买数量 |
| YouthBks | 青少年书籍的购买数量 |
| CookBks | 烹饪书籍的购买数量 |
| DoItYBks | 自助书籍的购买数量 |
| RefBks | 参考书籍（地图集、百科全书、字典）的购买数量 |
| ArtBks | 艺术书籍的购买数量 |
| GeoBks | 地理书籍的购买数量 |
| ItalCook | 《意大利烹饪秘诀》的购买数量 |
| ItalAtlas | 《意大利历史地图集》的购买数量 |
| ItalArt | 《意大利艺术》的购买数量 |
| Florence | 1 = 购买了《佛罗伦萨艺术史》，0 = 未购买 |
| Related Purchase | 相关书籍的购买数量 |

5.5 数据挖掘技术与任务

使用多种数据挖掘技术对市场测试数据进行挖掘，重点关注k - 最近邻和逻辑回归，并与RFM（近期性、频率、货币）细分进行比较。具体任务如下：
1. RFM细分 ：将客户按RFM变量分为不同类别，分析每个类别的响应率。
2. 任务分配 ：
- 划分数据（60%训练，40%验证），计算训练数据的整体响应率和每个RFM组合的响应率，找出高于整体响应率的组合。
- 仅向高于平均响应率的RFM组合发送促销邮件，计算验证数据的响应率。
- 将RFM组合分为三个细分市场，绘制提升曲线。
- 使用k - 最近邻方法对案例进行分类，找到最佳的k值，创建提升曲线并报告预期提升。

通过以上文本挖掘和数据挖掘技术的应用，我们可以更有效地对文档进行分类和聚类，同时为企业提供更精准的营销决策支持。

文本挖掘与图书俱乐部营销案例解析

6. RFM 细分及相关计算

在查尔斯图书俱乐部的案例中，RFM 细分是一项重要的分析方法。RFM 变量分别为：
- R（Recency） ：上次购买以来的时间。
- F（Frequency） ：过去一段时间内的购买次数。
- M（Monetary） ：过去一段时间内在公司产品上的花费金额。

假设客户的购买行为符合这样的规律：上次购买越近、过去购买次数越多、花费金额越高，客户就越有可能购买当前提供的产品。

在数据集中，1800 个观测值按照以下标准进行了分类：
| 变量 | 分类标准 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 近期性（R） | 0 - 2 个月 | Rcode = 1 |
| | 3 - 6 个月 | Rcode = 2 |
| | 7 - 12 个月 | Rcode = 3 |
| | 13 个月及以上 | Rcode = 4 |
| 频率（F） | 1 本书 | Fcode = 1 |
| | 2 本书 | Fcode = 2 |
| | 3 本书及以上 | Fcode = 3 |
| 货币（M） | $0 - $25 | Mcode = 1 |
| | $26 - $50 | Mcode = 2 |
| | $51 - $100 | Mcode = 3 |
| | $101 - $200 | Mcode = 4 |
| | $201 及以上 | Mcode = 5 |

接下来，我们按照任务要求进行相关计算：
1. 计算训练数据的响应率
- 首先，将数据划分为训练集（60%）和验证集（40%），使用种子 1 确保结果可重复。
- 然后，计算训练数据中所有客户的整体响应率，以及每个 4×5×3 = 60 种 RFM 组合的响应率。找出那些响应率高于训练数据整体响应率的组合。
2. 计算验证数据的响应率
- 假设我们决定只向在步骤 1 中确定的“高于平均”的 RFM 组合发送促销邮件，计算验证数据中这些组合的响应率。
3. 划分三个细分市场并绘制提升曲线
- Segment 1 ：RFM 组合的响应率超过整体响应率的两倍。
- Segment 2 ：RFM 组合的响应率超过整体响应率，但不超过两倍。
- Segment 3 ：其余的 RFM 组合。

绘制提升曲线，x 轴为验证数据集中的客户数量，y 轴为验证数据集中的累计购买者数量。以下是 mermaid 格式的流程图，展示这个过程：

graph LR
    A[数据划分] --> B[计算训练集响应率]
    B --> C[找出高于平均的 RFM 组合]
    C --> D[向高响应组合发邮件]
    D --> E[计算验证集响应率]
    B --> F[划分三个细分市场]
    F --> G[绘制提升曲线]

7. k - 最近邻方法的应用

k - 最近邻（k - Nearest Neighbors）技术可用于根据产品与所提供产品的接近程度以及购买倾向（通过 RFM 变量衡量）来创建细分市场。对于《佛罗伦萨艺术史》这本书，可使用以下变量进行基于产品接近度的细分：
- R ：上次购买以来的月数。
- F ：过去的总购买次数。
- M ：在书籍上的总花费（美元）。
- FirstPurch ：首次购买以来的月数。
- RelatedPurch ：过去购买相关书籍的总数（即艺术和地理类别以及《意大利烹饪秘诀》《意大利历史地图集》和《意大利艺术》等书籍的购买总和）。

具体步骤如下：
1. 使用 k - 最近邻方法对案例进行分类，k 的取值范围为 1 到 11，以“Florence”（是否购买《佛罗伦萨艺术史》）作为结果变量。
2. 记得对所有五个变量进行归一化处理，以确保每个变量在距离计算中具有相同的权重。
3. 根据验证集，找出最佳的 k 值。
4. 为最佳 k 值的模型创建提升曲线，并报告验证数据集中相同数量客户的预期提升。

以下是实现 k - 最近邻方法的部分代码示例（假设使用 R 语言）：

# 归一化函数
normalize <- function(x) {
  return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
}

# 提取需要的变量
data_subset <- data[, c("R", "F", "M", "FirstPurch", "RelatedPurch", "Florence")]

# 归一化处理
data_subset[, 1:5] <- apply(data_subset[, 1:5], 2, normalize)

# 划分训练集和验证集
set.seed(1)
training <- sample(nrow(data_subset), 0.6 * nrow(data_subset))
train_data <- data_subset[training, ]
valid_data <- data_subset[-training, ]

# 寻找最佳 k 值
best_k <- 0
best_accuracy <- 0
for (k in 1:11) {
  model <- knn(train = train_data[, 1:5], test = valid_data[, 1:5], cl = train_data$Florence, k = k)
  accuracy <- sum(model == valid_data$Florence) / nrow(valid_data)
  if (accuracy > best_accuracy) {
    best_accuracy <- accuracy
    best_k <- k
  }
}

# 输出最佳 k 值
cat("Best k:", best_k, "\n")

# 创建提升曲线（这里只是示意，实际需要更完整的代码）
# ...

8. 总结与启示

通过以上对文本挖掘和数据挖掘技术在不同场景下的应用分析，我们可以得到以下几点启示：
- 文本挖掘的价值 ：在处理大量文本数据时，如互联网讨论帖子和在线分类广告，文本挖掘技术可以帮助我们对文档进行有效的分类和聚类。通过潜在语义索引等方法，可以减少数据的维度，提高模型的可管理性和预测能力。
- 数据挖掘在营销中的应用 ：在企业营销领域，如查尔斯图书俱乐部的案例，数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解客户需求，制定更精准的营销策略。RFM 细分和 k - 最近邻方法等可以帮助企业识别潜在的高价值客户，提高营销活动的效果和投资回报率。
- 技术结合的重要性 ：文本挖掘和数据挖掘技术并不是孤立的，它们可以相互结合，为企业提供更全面的数据分析和决策支持。例如，在图书俱乐部的案例中，可以结合文本挖掘对客户的反馈信息进行分析，同时使用数据挖掘技术对客户的购买行为进行建模。

总之，无论是文本挖掘还是数据挖掘，都为我们处理和分析大量数据提供了有力的工具。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的技术和方法，以实现更好的业务效果。

通过对这些案例和技术的学习，我们可以在实际工作中更好地运用数据和技术，为企业的发展和决策提供支持。希望这些内容能为大家在相关领域的学习和实践提供一些参考和启发。