模型定义

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标:
最近一次消费 (Recency)
消费频率 (Frequency)
消费金额 (Monetary)

客户分类

以上三个指标会将维度再细分出5份,这样就能够细分出5x5x5=125类用户,再根据每类用户精准营销……显然125类用户已超出普通人脑的计算范畴了,更别说针对125类用户量体定制营销策略。实际运用上,我们只需要把每个维度做一次两分即可,这样在3个维度上我们依然得到了8组用户。
这样,之前提的四个问题,就能很容易被解读(编号次序RFM,1代表高,0代表低)

重要价值客户(111):最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高,必须是VIP啊!
重要保持客户(011):最近消费时间较远,但消费频次和金额都很高,说明这是个一段时间没来的忠诚客户,我们需要主动和他保持联系。
重要发展客户(101):最近消费时间较近、消费金额高,但频次不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展。 RFM模型分析 RFM模型分析
重要挽留客户(001):最近消费时间较远、消费频次不高,但消费金额高的用户,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。

RFM模型(用户分析)相关推荐

  1. 数据分析实战项目3-用Excel做RFM模型用户分层模型分析

    本文数据集来源:忘记了,私聊发数据源 本次目的是将一份用户订单表做RFM模型分析,做好8个维度的用户分层,可以方便运营和销售有目的去跟进重点和非重点客户. 数据源字段如图所示,但本次是订单表,客户有重 ...

  2. 常用数据分析模型:RFM模型——用户分层

    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 ...

  3. 快速找出高价值用户,3分钟学会RFM模型分析

    在众多的客户关系管理分析模式中,应用最广泛的就是RFM模型,它可以通过一个客户的近期购买行为.购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况. RFM模型用户分群是介于千人千面的个性化运营和未加 ...

  4. RFM模型原理详解与实操运用

    RFM模型原理详解与实操运用 RFM模型原理介绍 为什么要使用RFM模型 RMF模型原理介绍 RFM模型用户细分 RFM模型实例操作 背景/数据介绍 RFM模型异化构建 代码实现 最近在 运营课程中学 ...

  5. 用户分析-RFM模型生命周期

    import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import matplotlib.pyplot ...

  6. 基于RFM模型对借贷App用户分层分析案例

    一.目的 1.根据还款未复贷老户的借贷数据,对老户进行群体分类: 2.对不同的客户群体进行特征分析,以便于定向营销. 二.分析过程 1.分析思路 数据包含了2018年4月13日至2020年4月9日期间 ...

  7. python数据分析实战之用户分析及RFM模型分析

    理论基础知识可以看我之前的博客: 1.python之Numpy知识点详细总结 2.python最最最重要的数据分析工具之pandas 3.pandas之表连接与高级查询 也可以进入我的专栏:欢迎订阅哦 ...

  8. 用户分析与RFM模型实战|一个可以写在简历上的项目(下)

    大家好,我是芒果. 接上文:用户分析与RFM模型实战|一个可以写在简历上的项目(上) 本篇会继续对此数据对产品维度和用户分层维度进行分析. 依然结论先行: 重要结论

  9. sql_数据分析之电商人货场模型分析之指标体系拆解+代码实操 (用户留存、RFM模型、 用户路径分析等)

    本文最早发表在csdn时间为:2021-09-03 本案例数据链接: 点我下载 数据来源为工作中接触到的某公司后台数据,在完成工作相关分析后,本人对该部分数据虚拟重建用以复盘整理 大家好,我是Capt ...

最新文章

  1. 业务系统性能优化——缓存
  2. 自学python方法-你是如何自学 Python 的?
  3. Linux系统中病毒怎么解决
  4. vue从入门到精通之基础篇(一)语法概要
  5. Javascript面向对象研究心得
  6. 设置webhook_webhook工具实现
  7. 正则表达式部分总结(待续...........)如有错误,望各位高人指教
  8. java计算加速减速_java – 使用JOCL / OPENCL计算强度的加速总和
  9. 理解响应式编程(RxJS)
  10. eclipse插件本地扩展安装
  11. 最新版 | 李沐《动手学深度学习》中文版pdf重磅开源!
  12. upc第十一场2020.11.30
  13. 【人工智能算法从图解入手】
  14. Django基于admin的stark组件创建(一)
  15. WebSocket 从入门到精通 -- Spring boot服务端客户端 -- HTML客户端
  16. Java新手教程从入门到放弃从入门到精通(3)
  17. JS一百只鸡卖一百块钱,公鸡5元,母鸡3元,三只小鸡一元
  18. 李笑来对《把时间当朋友》的高度概括
  19. html制作日历备忘录,CSS3制作日历备忘录
  20. ‘蓝桥杯’ | 篮球队组队问题 | 组合排序实现

热门文章

  1. html5制作课程表app,课程表软件哪个好用些?5款便捷实用的课程表软件推荐
  2. tokenizer()和tokenizer.encode_plus()的区别
  3. 如何有效提升你的研究能力?
  4. 华为视频会议终端TE40配置
  5. 华为会议终端TE10 SIP配置范例
  6. 11月面完美团+网易+腾讯+百度+滴滴熬夜5天整理面经攒人品
  7. 如何查看线程的详细信息
  8. FFmpeg 源码之分配与释放 AVPacket 常用函数
  9. 电脑qq怎么设置远程桌面连接到服务器,QQ远程协助在哪个位置 qq远程协助如何使用...
  10. Matlab求时变微分方程组解,Matlab求常微分方程组的解析解