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  • RFM模型

    学习目标:熟练应用RFM模型对客户进行分类,找出新客户以及高价值的客户,并根据流失率快速找出容易流失的客户。

    1、RFM的含义

    R (Recency):客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易发生的日期越久,反之则表示客户交易发生的日期越近。

    F (Frequency):客户在最近一段内交易的次数 。F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。

    M (monetary):客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大,表示客户价值越高,反之则表示客户价值越低。

    RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献,进行客户价值细分的一种方法。

    2、RFM分析指标

     RS:基于最近一次交易日期计算的得分,距离当前日期越近,得分越高。例如5分制。

    FS:基于交易频率计算的得分,交易频率越高,得分越高。如5分制。

    MS:基于交易金额计算的得分,交易金额越高,得分越高。如五分制。

    RFM总分值:RFM=RS*100+FS+10+MS*1

     RFM分析的主要作用

    1、对客户进行有效分类,识别优质客户

    2、分析客户潜在的流失率,挽留重点客户


    我们从周期,次数和金额这三个维度,分析出不同客户对企业贡献的价值,并根据贡献的价值高低将客户细分成了8个类别,帮助企业找出关键客户,以便进一步做精细化营销。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/LWH999/p/12036214.html
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