本文是一篇电子商务论文，本研究将营销响应理论与模型引入到优惠券的使用预测中，研究证实了相比于其他的机器学习基础算法，营销响应模型在该领域有着更好的精准性与可解释性，为优惠券的使用预测提供了新的思路。
第一章 文献综述
第一节 消费者的优惠券使用行为
消费者使用优惠券的过程也可以称为赎回（Redemption），是优惠券的核销，即被使用并且对账完成，对于企业来说，优惠券营销活动只有当优惠券被赎回才能算该顾客响应了这次活动，决定着营销活动是否成功，因此，对消费者使用优惠券行为进行研究的目的在于寻找能够促进其使用行为的相关影响因素，进而预测消费者的优惠券使用行为，实现更精准的投放，提升转化率。
在消费者使用优惠券行为的影响因素方面，相关学者主要从优惠券的感知价值、消费者的优惠券倾向、商家特征的角度做出了解释。
基于计划行为理论中的感知价值进行拆解，其包括了感知利益、易用性、乐趣性和风险性。优惠券的感知利益是其可以带来的经济价值，一般指的折扣力度，研究证明了面值更高的优惠券相比较低面值的优惠券更能激发消费者的使用行为（Aradhna，1992），并且消费者认为高面值的优惠券能够提供更多的商品信息，有助于其获得更高商品经济效益（Goutam，1991）；感知的易用性是优惠券被使用的难度，操作复杂程度、消费规则等因素都决定了其是否易用，这些因素对消费者都产生了使用成本，当使用成本超过消费者的阈值时则不会使用，研究表明消费者对易用性更高的优惠券有着更强的使用意图（Davis，1989）；感知乐趣性是优惠券带来的享乐价值，商家在优惠券活动中越来越追求个性化，例如制作工艺精致的优惠券的使用率实际比制作粗糙的优惠券高出一半以上，在整个过程中注重消费者的体验更够帮助其实现自我满足的内心快感（M，2018）；感知风险性是消费者在接收、使用优惠券时感知到可能存在的附加成本，如信息披露或是感到被欺诈的风险，当消费者碰到铺天盖地或是来源不明的优惠券推送时，内心会感到极大的不确定性，会降低对于优惠券的价值感知（Hyunjoo，2013）。
第二节 企业的优惠券投放策略研究
优惠券作为企业营销的一种重要手段，能够帮助其吸引客户，维持客户关系，更能够实现价格歧视来获取更多的利润，因此，企业的优惠券投放策略在学界和业界一直备受关注，以往的研究主要是从优惠券的属性、优惠券的投放方式以及市场环境三个方面展开。
在优惠券的属性方面，研究主要关注于企业投放怎样的优惠券。学者们探究了优惠券的面值以及兑换期限等因素对于优惠券赎回率和企业利润的影响。周慧妮（2019）等学者运用结构方程模型、元分析以及实验等不同的方法表明了优惠券的面值能够显著影响其赎回率，并且面值也是影响赎回率最明显的因素。张建同（2017）等通过建立数学模型分析了优惠券的面值对收获利润、销量以及市场份额的影响，发现选择合适优惠券面试能显著增加企业的利润。优惠券的兑换期限也影响着企业的利润（Krishna，1999），对于大企业来说更适合投放短期限时优惠券，而小企业更适合长期优惠券。此外企业可以将投放固定面值和差异化面值的优惠券作为选择，在发放线上优惠券时，使用差异化面值的投放策略能够获得更多的利润（Cheng，2008）。
在优惠券的投放方式方面，研究主要关注于企业如何投放优惠券。学者们主要探究了定向投放、投放类型等对于优惠券赎回率和企业利润的影响。优惠券能帮助消费者以更低的价格买到商品，企业要实现自身利润最大化实际需要最大程度地榨取消费者的剩余，而不是制定更高的产品价格，基于营销中的价格歧视理论，只对价格敏感型消费者投放优惠券，而对不敏感型的消费者仅提供原价购买方式将更有利可图，因此区分对消费者进行细分是有必要的，这种定向投放比随机投放或是全面投放能获得更高的利润（Uri等，1999）。而在定向投放的过程中也考虑到一些其他的因素（司银元等，2019），当企业投放优惠券的成本很高时，应当适当减少定向投放水平，当消费者的忠诚度变低时，企业可以增加定向投放的水平来培养消费者的消费习惯，当面临差异化较小的产品，企业也需要增加定向投放水平来提高产品的吸引力，都有利于增加企业的盈利。
第二章 相关理论与算法
第一节 营销响应理论
营销响应是消费者对于企业开展营销活动的响应，这种响应是包括消费者态度与消费者行为意愿的综合性体现，会在确定产品品牌、购买频率以及数量时综合地做出决策。消费者的对营销活动的响应能为企业带来竞争优势，包括愿意支付更高的价格、购买其他衍生产品以及向他人推荐产品（Belén，2001），企业营销策略的成功与否直接取决于消费者能否积极响应。当企业开展营销活动时，会对消费者在内在情感认知和购买行为两个方面分别产生的影响。
消费者对特定营销活动的响应主要可以分为内部响应和外部响应（Martin，2002）。消费者内部的响应主要包括消费者在企业开展营销活动后对企业产生的归因感、认同感以及情感态度等因素，而外部响应主要包括消费者在企业开展营销活动后对企业及其品牌产品产生的购买意愿、品牌忠诚度以及对企业声誉的评价等因素，被认为是内在响应所转化而来。营销响应是基于认知行为理论“认知——影响——行为”的框架，当消费者通过企业开展的优惠券营销活动获取到关于企业产品、服务的相关信息后，首先会对企业行为产生初步的认识以及情感态度，随后这种内在响应会转化为外在响应，从而形成选择购买企业产品、服务的行为意向。另外，消费者的响应还分为积极响应与消极响应，积极响应会伴随着忠诚度、支付溢价等出现，而消极响应会伴随着品牌转换、抱怨抵制等出现。
企业的优惠券营销活动可以分为两个阶段。在第一个阶段中，企业通过投放优惠券来吸引消费者的注意力，在优惠券所发放的信息中会包含产品售卖的各种信息，甚至映射出的企业形象。当消费者通过接受（领取）优惠券的方式了解到企业相关的营销信息，意为接受了此次营销活动，此时在消费者者的内心会产生一次内部响应，响应可分为积极响应与消极响应，消费者可能因此产生认同或是厌恶的态度。在第二个阶段中，消费者会转化为外在响应，根据内心对企业及产品的认知及态度来选择相应的外在行动，如使用优惠券购买商品的积极响应。
第三节 遗传算法与优化
遗传算法（Genetic Algorith，GA）是由Holland（1975）提出的一类优化算法，它是通过模拟自然进化和自然界生物自然选择来自适应地随机搜索全局，筛选出适应力、能力最强的个体。如今，遗传算法的发展已经较为成熟，已经广泛地应用于数学、信息学、金融学等众多领域。遗传算法的基本原理如下。
“物竞天择，适者生存”，遗传算法的思想来源于达尔文进化论中，大自然的生物在经历长期的繁衍过程中，物种的基因会不断地发生重组、变异，新个体性状表现不断地产生，遵循着优胜劣汰的原则繁衍后代，来提高自身对环境的适应程度。遗传算法将这一自然过程精简，通过对初代种群中的个体进行编码，以及遗传算子的不断迭代，来产生新的种群，在每次迭代后评估种群个体的适应度，适应度更高的个体将会被保留，在经过足够次数的迭代后种群将有着更优秀的适应度，对个体的基因解码后便能得到目标问题的更优解。遗传算法中的原理多使用了自然界中种群遗传的术语，表2-1展示了其算法中对应的数学语言。
第三章 优惠券使用模型构建与求解 ................................. 13
第一节 模型构建 .................................... 13
一、营销响应模型介绍 ............................................. 13
二、理论模型推导 ................................ 14
第四章 实证分析 ................................ 24
第一节 数据处理 ......................................... 24
一、数据来源 ....................................... 24
二、数据处理与分析 ............................. 25
第五章 研究结论与讨论 ............................... 36
第一节 研究结论 ..................................... 36
第二节 理论贡献及管理借鉴意义 ........................... 37
第四章 实证分析
第一节 数据处理
如今，互联网平台的飞速发展，各大平台都会记录着消费者的消费行为记录，可以作为企业预测消费者行为的重要依据，但是所记录的大数据还需要经过一系列的处理才能被有效利用，下面将介绍数据的来源和分析处理的过程，并构造合适的特征以便进行合理地预测。
一、数据来源
本研究的数据来源于阿里云天池大数据平台（https://tianchi.aliyun.com/）上某餐饮业真实的消费情况，并提供了用户在从2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线下消费行为。数据中的消费行为主要包含的字段属性如表4-1所示。表4-2为数据中的部分示例。
第五章 研究结论与讨论
第一节 研究结论
本次研究基于营销响应的理论基础，借用RFMTC营销响应模型，优化了对消费者使用优惠券的预测过程。
本研究的主要内容包括了两个方面。首先是优惠券数据特征的构建，研究采用了二手数据分析法，在天池大数据平台获取了消费者真实的优惠券使用记录数据，在对数据进行初步的清洗后，依据消费者响应模型的理论依据构建相应的特征工程，包括消费者距离第一次消费的时间、距离最近一次消费的时间、消费频率，另外依据所研究的目标对数据集添加分类标签，将在限定时间内有效响应营销的行为数据标记为正例，否则为反例。接下来按照时间的序列排序，将数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集，为模型的训练做好前期准备。
另一方面的内容是优惠券使用预测模型的构建与求解。研究基于营销响应的理论基础，充分关注了消费者在优惠券使用行为中的历史数据，主要选择了消费者距离第一次消费的时间、距离最近一次消费的时间、消费频率三个历史消费特征来预测优惠券的使用情况。在过程中借助了营销响应模型，采用了极大化似然估计思想来构建目标函数，基于已处理的用户行为数据，结合遗传算法求解模型中的参数，将成功拟合的模型用于预测结果，通过经典的机器学习分类指标来评估模型的性能，包括准确率、精准率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等。
研究结果认为，应用营销响应模型的理论特征进行预测，能够较好提高优惠券使用预测的精准性和可解释性。1.精准性提高。营销响应模型进行预测的AUC值达到0.584，准确率达到0.571，在优惠券的应用场景中，均优于其他的机器学习基础分类模型，体现了营销响应模型在优惠券使用预测的应用上有更好的精准性。2.可解释性提高。对于该模型所预测的结果可以通过消费者的历史消费行为特点所解释，该理论模型认为消费者响应优惠券营销活动的概率主要取决于消费者距离第一次消费的时间、距离最近一次消费的时间以及消费频率。当消费者对该营销活动在历史上有着多次的响应行为，其可能对该营销活动有所偏好，当消费的频次越多时，这种偏好越明显，忠诚度越高，当再次接受到营销信号时越可能响应；若消费者首次响应的时间越早，而在后续过程没能持续响应，则该消费者最终流失的可能性越大，因此响应概率会变小；
参考文献（略）