浅谈层次分析法AHP

本文是对收集到的相关知识点加以整理，欢迎拍砖~

1. 什么是层次分析法AHP？

简单来说，层次分析法就是将定性问题进行定量分析的多准则决策方法。
分为三个层级：

• 目标层：需要解决的目标是什么？
• 准则层：影响目标的主要因素？
• 指标层：具体方案有哪些

2. 利用层次分析法建立电商用户评分模型

2.1 确定模型各层指标

从短期和长期两个角度抽象出影响用户得分的因素作为准则层，然后在选择准则层下相应的指标层。
从短期看，用户在app上的一系列动作，也叫活跃度；
从长期看，用户的忠诚度和购买能力对app十分重要；
因此结合产品本身特质，对这三个准则进行指标层分解；

• 活跃度：浏览页面数、停留时间、浏览商品数、主动下单数（立即购买）
• 忠诚度：最近访问时间、用户访问频率、主动评价数
• 购买能力：购买次数、单次购买最高金额、平均购买金额

2.2 层次分析法判断权重

将准则层构造判断矩阵，得到各准则的权重，这里需要与同事进行脑暴。
构造矩阵方法如下:

image.png

aij=3，代表i比j稍微重要；
aij=7，代表i比j最为重要；
构造完矩阵还需要进行一致性检验，简单来说就是你认为A比B重要，B比C重要，那么A比C重要，这叫做一致性。如果A没C重要叫做不一致。一致性检验CR<=0.1代表一致性检验可以接受。
CR=CI/RI,CI是一致性指标需要计算得到；RI是在表中得到，这里我们是三个准则因此是三阶矩阵对应的RI=0.5149。

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计算CI公式如下：
n为几阶矩阵

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这里的归一化就是最后的权重。

所以，准则层相对目标层的公式如下：
用户价值得分=0.4活跃度 + 0.4忠诚度 + 0.2*购买能力

用同样的方法对每个准则下的指标层进行权重计算。
由于指标层各个指标的单位不同，因此需要进行打分。以’浏览页面数‘指标为例，取出近3个月用户最近一天浏览页面数，因为决定使用5分制，所以将数值从小到大排序，分别截取20%、40%、60%、80%。进行打分。

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最后得出以下表格：

image.png

不同用户不同沟通策略

参考：
https://www.jianshu.com/p/f4fdf18988cbAHP