Order Frequency Analysis

分析的核心是 Customer order frequency。
从单个Customer角度来看：
- 问题1：一定时间范围内，下单次数和下单金额，哪个更重要？
- 问题2：如何体现下单集中度，例如上半年下单6次，下半年没有下单，这样全年看起来，平均两个月下一次单，而实际上和事实严重不符。
- 问题3：如何更准确地表现客户 当前年 / 连续多年 的下单规律。
从一类Customer角度来看：
- 问题1：对于总销售额相同/相近的客户，如何从Order Frequency的角度来区分它们。是下单频率高的更有价值，还是平均单价高的更有价值。或者说，需要从不同的角度来看，对客户做出一个标签。例如，一年内总销售额相同的两个客户，下单次数少的必然销售单价高，下单次数多的必然销售单价低，从我们的角度来说，这其实是两类客户，不能因为一年内总销售额相同而划为同一类客户。
- 问题2：不同的维度下的客户群体是否有下单周期共性，下单月份共性，是随机分布，还是会集中于某些季节，集中于某些月份。如果是集中的，那么集中的季节或者月份，是不是可解释的。
- 问题3：紧跟问题2，如果看起来下单周期是随机的，那么如果我们下沉到Product Category维度，是否依然是随机的？Brand维度呢？Material维度呢？
客户分为新客户老客户，从新老客户角度来看：
- 问题1：如何定义新老客户。
- 问题2： 2号问题 和 3号问题用来分析老客户是没问题，但是对于新客户，如果定义新客户为一年内Created的客户，那么以上分析一定程度上是无法得出正确结论的。那么就需要在分析的时候，对于新老客户进行区分。
从预测角度来看：
- 问题1：经过以上分析，是否可以一定程度上对客户下单形成一定的规律性结果，从而根据规律进行每个客户的下单预测。此预测并不作为实际Business中应用，但是从数据分析角度来说，可以作一定程度上的Simulation。
- 问题2：是否可以根据预测，定期提醒客户下单。