RFM模型实现用户分层
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RFM分析的简单介绍 RFM分析：
通过R（Recency）最近一次消费，F (Frequency) 消费频次，M （Monetary）消费金额，三个指标分析客户价值情况，在挖掘客户潜在价值，维持客户忠诚度，制定公司运营策略等方面有很好的分析效果。 -
RFM分析模型搭建流程
- 对应业务,获取所需的R,F,M指标的数据
- 定义RFM的评估模型 这点要根据实际的业务区判断,取什么样的断点来分割数据很重要,例如:
a.利用四分点,将数据分割为三档;
b.利用数据的平均值,中值分为档;
c.根据实际业务确定用户评估模型,可以与帕累托分析搭配.
- 数据清洗,获得R,F,M的值,再参照评估模型与数据指标,对用户进行分层.
- 针对用户层级制定运营策略.
- RFM分析的关键点
- RFM模型,可以用在很多方面,但是一定要结合实际的业务,去选取不同维度的分析指标,或者数量更多的分析指标.
- 很多时候实际情况是很复杂的,制定策略时候要和实际情况绑在一起.
- 在进行数据区间分割时,出现断档情况,要确认实际业务,不要直接根据整体趋势去预测,也许实际当中会有点小意外呢.
我是WiFi下的365,一个喜欢做梦的数据分析师.
