Excel搭建RFM模型
1.RFM模型
RFM是3个指标的缩写通;过这3个指标对用户分类的方法称为RFM模型。
最近一次消费时间间隔(Recency)
对于最近一次消费时间间隔(R),上一次消费离得越近(R值越小),用户价值越高,因为最近一
次消费时间越近的顾客是越有可能产生二次消费的群体。消费频率(Frequency)
对于消费频率(F),购买频率越高(F值越大),用户价值越高。可以理解购买次数越多的客户是
对我们产品越满意的客户,表示客户的忠诚度越高。消费金额(monetary)
对于消费金额(M),消费金额越高(M值越大),用户价值越高。
2.RFM模型的扩展
RFM存在的问题:
- RFM模型只考虑三个具体因素
也就意味着该方法可能会排除同等或更重要的其他变量(例如购买的产品,之前的活动响应,人口统计
信息) - RFM营销本质上是一种历史方法:它研究过去的客户行为,这些行为可能会或可能不会准确地表明未来的活动,偏好和反应,更先进的客户细分技术基于数据预测分析技术。
基于RFM框架的变体:
- RFD(近度,频度,持续时间) 此处所用时间是花费的时间。在分析观众/读者/冲浪导向产品的消费者行为时特别有用。
- RFE(近度,频度,参与度) - 参与度可以是基于页面上的时间,每次访问的页面,跳出率,社交媒体参与度等综合价值,对于在线业务尤其有用。
3.RFM模型实例
1)确定分析目标
根据现有的用户订单数据 构建用户价值模型,便于后续精细化运营不同的客户群体。
2)获取数据
某TB店5月份交易数据,共3989条。
3)清洗数据
(数据量大的时候excel可能卡顿,用python更方便)
1> 分列;设置数据类型
2> 通过设置定位条件来检查空值和异常值,
eg:【删除交易失败的订单】‘订单状态’列筛选‘交易失败’的值,全选数据并定位‘可见单元格’,右键|删除行
预处理后的数据预览:
- 共3981条记录,
- 提取出关键值数据列【买家会员名】,参数数据列【总金额】【订单付款时间】
4)构建RFM模型
1》创建数据透视表,获得主要参数
- 获得frequency: 将‘订单创建时间’求值设置为“计数”
- 获得monetary: 即‘总金额’求和项,使用平均值
- 获得recency: 在‘订单创建时间’选择‘最大值’(即最近一次消费时间),将类型显示为时间
2》使用 IF函数,参照打分表进行打分
3》使用 IF函数,根据是否大于均值,将每列调整为二分类
5**3共125种分类,本操作目的是减少分类数到8
4》使用offset函数,根据3位二进制值获得客户标签
5)可视化展示
1》用条形图和饼图展示不同类型客户数量和占比
2》用条形图和饼图展示不同类型客户累计消费金额和占比
6)业务指导
- 流失客户在本周期的数量和累计消费金额上都是主要组成部分,需要出台活动进行激活;
- 从数据上看,重要价值客户对本店盈利贡献并不是很大
- 新用户的数据表现和流失客户类似,应该通过促销宣传手段、积极上新产品来留住新用户
- 还需要深入分析客户对应的产品、价格敏感度等
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