应用场景介绍
在个性化营销场景，零售商必须理解顾客的行为才能更准确的预测客户需求，优化库存管理、制定营销策略，并提供个性化的购物体验。
本文将通过“会员下单商品”的行为关系数据来分析如何加工行为偏好标签，典型案例标签：近30天会员常购买的3个商品、近30天订单金额前10%的商品名称。其中，“近30天订单金额前10%的商品名称”标签就需要应用到自定义统计方式。
行为关系介绍
本场景中“会员下单商品”行为关系，描述的是行为主体会员通过下单行为与行为对象商品建立的关系。
具体包含的属性如下（部分示例）：
内容 |
实体-实体ID |
属性 |
行为主体 |
会员-会员ID |
会员姓名、手机号 |
行为 |
- |
下单时间（行为时间）、订单金额 |
行为对象 |
商品-商品ID |
商品名称、商品类型 |
标签加工实践
近30天会员常购买的3个商品
此标签可直接通过行为关系的属性直接加工得到，即将出现次数最多的商品名称（行为对象属性）作为标签值。
详细加工逻辑描述如下：
加工逻辑描述 |
统计近30天内行为数据中商品名称出现次数，并将统计次数进行排序，选取前3个作为标签值 |
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配置属性拆解 |
行为关系 |
会员_下单_商品 |
标签来源 |
行为对象属性：商品名称 |
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统计对象 |
行为对象属性：商品名称 |
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统计方法 |
出现次数最多（默认降序） |
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统计范围 |
近30天 |
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取值策略 |
前3个值 |
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页面配置示例 |
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近30天下单金额前10%的商品名称
此标签需将行为关系的某个属性作为统计对象，再根据统计结果将某个其他属性作为标签值。在本案例中，即是对订单金额（行为属性）进行统计，并根据订单金额的求和结果返回前10%的商品名称（行为对象属性）。
详细加工逻辑描述如下：
加工逻辑解释 |
对近30天内行为数据中订单金额属性按照商品名称进行分组求和，并进行降序，最终区统计结果的前10%作为标签值 |
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配置属性拆解 |
行为关系 |
会员_下单_商品 |
标签来源 |
行为对象属性：商品名称 |
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统计对象 |
行为属性：订单金额 |
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统计方法 |
自定义统计：求和后降序 |
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统计范围 |
近30天 |
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取值策略 |
按百分比取前10% |
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页面配置示例 |
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