常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

2024-05-09 08:10:20

文章目录

1.用途
2.介绍
3.方法
4.案例
5.应用

1.用途

用户分层。用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。

2.介绍

通过三个关键指标对客户进行观察和分类。
最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。
最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。
三个指标根据高低排列分组后得到8种用户分类：

3.方法

1）数据需求：订单编号、订单日期、顾客ID、销售额
2）3个指标计算：利用公式计算，最近一次消费时间、消费频次、消费金额
3）生成RFM值：分别跟平均值比较得出RFM得分，最后连接生成RFM值

4.案例

1）数据需求：订单编号、订单日期、顾客ID、销售额

2）分别计算3个指标：
最近一次消费时间（R）：maxif函数
消费频次（F）：countif函数
消费金额（M）：sumif函数
3）利用if、average函数求对应RFM得分，再用&、VALUE连接生成RFM值，最后利用vlookup匹配对应分组。

5.应用

1）统计各类型用户数量，得到类型分布情况

2）统计各类型用户销售额、销售额占比，得到销售贡献度情况

3）统计每个用户消费单数、销售额，得到消费单数与销售额相关性

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