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浅谈层次分析法AHP

浅谈层次分析法AHP

作者: 茶小美 | 来源:发表于2020-05-07 17:20 被阅读0次

    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。

    image.png

    计算CI公式如下:
    n为几阶矩阵


    image.png
    image.png
    image.png
    image.png

    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。


    image.png

    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

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