MATLAB基础应用精讲-【数模应用】RFM模型(附R语言和python代码实现)(补充篇)

目录

几个相关概念

算法原理

什么是RFM

RFM模型有什么核心价值呢?

如何进行RFM建模

RFM的评分

2.1 R值分:最近一次消费(Recency)

2.2 F值分:消费频率(Frequency)

2.3 M值分:消费金额(Monetary)

2.4 RFM综合加权得分

如何搭建RFM模型

1. 为什么要进行客户分层

2. 确定数据取值范围

3. RFM模型数据处理

RFM模型的价值

如何应用RFM模型?

Tableau实现RFM

RFM模型实现

FineBI快速搭建RFM分析模型

01 整体思路

02 实操演示

03 效果查看

代码实现

python

R语言


 

几个相关概念

  R(Recency):指的是最近一次消费时间与截止时间的间隔。通常情况下,最近一次消费时间与截  止时间的间隔越短,客户对即时提供的商品或是服务也最有可能感兴趣。这也是为什么消费时间间隔为0-6个月的顾客收到的沟通信息多于一年以上的顾客。
  F(Frequency):指顾客在某段时间内所消费的次数。消费频率越高的顾客,也是满意度越高的顾客,其忠诚度越高,顾客价值也就越大。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处抢得市场占有率,赚取营业额。商家需要做的,是通过各种营销方式去不断地刺激顾客消费,提高他们的消费频率,提升店铺的复购率。
  M(Monetary):指顾客在某段时间内所消费的金额。消费金额越大的顾客,他们的消费能力自然也就越大,这就是所谓"20%的顾客贡献了80%的销售额"的二八法则。而这批顾客也必然是商家在进行营销活动时需要特别照顾的群体,尤其是在商家前期资源不足的时候。
  在RFM模型理论中,最近一次消费时间与截止时间的间隔、消费频率、消费金额是测算客户价值最重要的特征。这3个特征对营销活动具有十分重要的意义。其中,最近一次消费时间与截止时间的间隔是最有力的特征。
  RFM模型包括3个特征,R值越大,说明该类客户最近都没有来店消费,。R特征数值变大需要企业管理人员引起重视,说明该类客户可能

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