客户价值度和活跃度建模

1. 活跃度模型

1.1 概念和计算方法

1.2 分类和解释

1.3 模型实现步骤

2. 价值度模型

2.1 概念和计算方法

2.2 价值度分类

2.3 结果解释和营销建议

2.4 模型实现步骤

1. 活跃度模型

1.1 概念和计算方法

概念：活跃度用来度量客户与公司交互程度。用加权因子分析法来做活跃度计算。

因子：用xi 表示， (负相关用，一般因子有下列：最后一次登录时间，最后一次购买时间，半年内评论数，半年内购买数。累计登陆天数，累计停留时间，浏览页面数。具体到人寿保险、车险等行业，根据数据质量和可得性，相关因子为：距离最近保全的天数，电话人工/自助沟通次数等。

因子权重：用wi 表示，满足。

评价函数：

1.2 分类和解释

活跃等级	分类方法	解释
高	活跃度得分前30%	表示客户和公司通过保单保全和客户系统交互多。
中	中间部分	表示客户和公司交互情况一般。
低	后30%和值为空的用户	沉睡用户。不经常交互或者交互信息缺乏。

1.3 模型实现步骤

数据表生成（x个因子）：

字段（因子）	权重	涉及表	计算方法

计算流程：

用SQL分别计算因子的值。
通过SQL得到因子归一化后的值。
通过因子归一化值和权重计算评分。
将评分按照按首尾30%的比例划分为高中低三类。将评分按照从低到高排序，取0.3和0.7这两个分位点的值，如果大于0.7分位点的值则为高，如果在0.3-0.7之间的则为中，其它为低。
把活跃度的用户等级结果写到标签系统的活跃度标签中。

模型调度周期：x周。

标签结果查看：标签系统web界面。

模型使用方法：参照模型结果解释选择营销对象。

2. 价值度模型

2.1 概念和计算方法

用比较成熟的RFM模型计算价值度。价值度模型反映客户创利能力。消费时期越近等级越高；消费频率越高则客户等级越高；消费金额越高则客户等级越高。保险行业的客户价值度也遵循这个定义。RFM的重要性排序是M（Monetary）、R(Recency)、F(Frequency)。RFM中的R/F/M值范围都是1/0, 根据Ri/Fi/Mi因子值与对应的avg(R/F/M)的数值比较得出。其中Ri若取距今天数，则Ri大于平均值则布尔值取0，Fi和Mi是大于平均值则布尔值取1。

2.2 价值度分类

价值度分类标签	R	F	M	RFM_value
重要价值（高价值）	1	1	1	7
重要发展	1	0	1	6
重要保持	0	1	1	5
重要挽留	0	0	1	4
一般价值	1	1	0	3
一般发展	1	0	0	2
一般保持	0	1	0	1
一般挽留（低价值）	0	0	0	0

2.3 结果解释和营销建议

一般业界通用的RFM衡量标准：

1）重要价值会员 R↑ F↑ M↑（↑为表中的1，↓为表中的0）

此类会员为核心会员，粘性最高，公司利润的重要源泉。

会员服务优先级为最高，需派专门客户经理对会员来电进行接听，优先满足会员的要求。保证服务质量，在许可范围内尽量达成此类客户的需求。

2）重要发展会员 R↑ F↓ M↑

此类会员购买频次偏低，购买力较强，需要增加会员多次购买产品的频率。

会员服务以邮件、短信推送“会员免费活动，会员特价、优享”等服务增加会员购买产品的可能。

3）重要保持会员 R↓ F↑ M↑

会员最近一次消费时间较长，属于流失会员之列。

此类会员需要加大推送力度，通过回访等方法引导会员短期内尽快消费。使该类会员尽快变成重要保持会员。

4）重要挽留会员 R↓ F↓ M↑

此类会员消费能力强，但是消费频次和消费时间不理想，属于易流失会员。

针对此类会员特点，需要进行大力度关怀，优先促使会员尽快消费，通过会员活动增加其电话量及网站点击次数。促使会员向上发展。

5）一般价值会员 R↑ F↑ M↓

此类会员消费能力较差，属于观望型会员

针对此类会员需增加产品丰富度“满送，返现，立减”等与消费能力相关的产品推送，促使会员购买专属特价产品，增加其消费能力

6）一般发展会员 R↑ F↓ M↓

此类会员消费能力和购买频次较差，属于易流失会员。

针对此类会员，需要增加会员免费产品的推广和会员免费活动的推送，增加会员电话呼入量和网站点击量。

7）一般保持会员 R↓ F↑ M↓

此类会员消费能力差，最近一次消费时间长，属于易流失会员。

针对此类会员需要尽快促成其消费，增加免费产品推送，增加会员免费活动和特价，满送等产品的推送。

8）一般挽留会员 R↓ F ↓ M ↓

沉睡会员，属于濒临流失的会员。

此类会员需要唤醒服务。邮件、短信等方式推送“会员免费活动、特价产品”增加会员活跃度。如唤醒无效，根据80/20法则，此类会员可以放弃。

2.4 模型实现步骤

因子计算（R/F/M3个因子）：

字段（因子）	涉及表	计算方法	备注
客户全局id
R：最近购买距今时间
F：购买次数
M：购买总金额

计算流程：

用SQL分别计算R/F/M因子的值
通过SQL统计得到avg(R), avg(F), avg(M)的值。
计算RFM的布尔值形式的价值度，如果因子当前值大于平均值则为1，小于等于则为0。
把价值度的中文用户等级结果写到标签系统的价值度标签中。

模型调度周期：x周。

标签结果查看：标签系统web界面。

模型使用方法：参照模型结果解释选择营销对象。

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2.3 结果解释和营销建议

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