数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分-沈浩老师
RFM模型在客户分类中的应用.
RFM 模型在客户分类中的应用一.模型简介1.模型目标 :用 RFM 模型将顾客购置行为转变为 3 个指标 :近来一次花费、花费频率、花费金额。
而后用量化的数据与之对应,比如 :111;223。
经过该数据直观的判断客户的优劣。
2.基本观点 :R(Recency 近来一次花费F(Frequency 花费频率M(Monetary 花费金额3.模型成立 :R(近来一次花费 F(花费频率 M( 花费金额第一档 1-7 天 10 次以上 1600 以上第二档 8-30 天 3-9 次 400-1599第三档 31 天以上 1-2 次 0-399将第一档记为 1,第二档记为 2,第三档记为 3。
可获取每个顾客在 RFM 模型中的对应数组。
比如 :近来一次花费在 7 天内 ,且两个月总花费为 5 次,花费金额为 1000 的顾客 , 在 RFM 模型中的对应数组为 122。
明显 ,数字较小的顾客是相对优良的比方111,122,数字较大的顾客是相对低质的比方 223,333。
这样我们就获取了 3*3*3 一共 27 类顾客 ,在工作中能够选用指定属性的顾客进行营销。
比如 :想对一段时间没买商品 ,可是历史记录很好地顾客进行激活 ,就选用 211 或311 的顾客 ;想对购置频率许多的顾客进行奖赏则选用 212,312等。
又对这 27 类顾客进一步进行聚类剖析,将其归为 S 级、 A-E 六个等级。
S000D232A111D321A121D331B122E133B211E233B221E322C131 E 332 C 132 E 333 C 222 C 231A-E 五个等级是从模型中的 27 个分类得来 ,S 级表示有异样花费行为 ,为公司带来极高的收入的顾客 (当前该级别就一位 ,是购置好奇纸尿布花销 45W 的顾客并由此得出不一样评级顾客散布图以下。
(数据源全部顾客购置数据。
贡献较小的 E 类顾客占到了 71%,贡献较大的 4 类顾客占比 29%。
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例，用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。
RFM模型通过对客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）进行分析，将客户分成不同的细分群组，以便企业可以有针对性地开展营销活动。
首先，我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。
1. Recency（最近一次购买时间）：根据客户最近一次购买时间的间隔，可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。
活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户，他们对于企业来说非常有价值，因为他们可能是经常下单的忠实客户，或者是对新产品感兴趣的潜在客户。
不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户，他们的购买意愿降低，可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。
休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户，他们已经很久没有购买了，通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。
3. Monetary（购买金额）：根据客户的购买金额，可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。
高价值客户是指购买金额较大的客户，他们对于企业来说非常有价值，可以为企业带来较高的利润。
中等价值客户是指购买金额适中的客户，他们对于企业来说也是重要的资产，可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。
低价值客户是指购买金额较小的客户，他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。
通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析，可以将客户分为不同的细分群组，例如：1.VIP客户群：最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户，是企业最重要的客户群体。
企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度，并提高他们的购买额。
3.潜力客户群：最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户，虽然购买频率较低，但购买金额较高，有很大的潜在商机。
RFM模型原理及操作实践
RFM模型原理及操作实践RFM模型是一种市场细分工具，用于分类和评估客户价值。
RFM模型根据客户的消费行为和交易历史，将客户划分为不同的组群，以便公司可以更好地了解其客户，并做出精确的市场决策。
RFM代表着Recency（最近一次交易的时间）、Frequency（交易频率）和Monetary（交易金额）三个指标。
Recency（最近一次交易的时间）：这个指标衡量了客户最近一次交易的时间点。
最近交易的客户往往更有可能再次购买，因此对于公司来说，这些客户应该被优先考虑。
Frequency（交易频率）：这个指标衡量了客户的购买频率。
购买频率高的客户往往对公司来说价值更高，因为他们为公司带来了更多的销售额。
Monetary（交易金额）：这个指标衡量了客户的平均交易金额。
高价值客户不仅交易频率高，还会在每次交易中花费更多的金额，因此他们对公司来说是非常有价值的。
在实践中，RFM模型的操作可以分为以下几个步骤：1.数据准备：首先，需要收集客户的交易数据。
这些数据应包括交易日期、交易金额和客户ID等关键信息。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，排除重复数据、错误数据和不完整数据。
确保数据的准确性和完整性。
3. RFM计算：根据收集到的交易数据，计算每个客户的Recency、Frequency和Monetary指标。
Recency可以使用距离最近交易的时间间隔来表示，Frequency可以表示为单位时间内的交易次数，Monetary可以表示为单位时间内的平均交易金额。
4. 分组划分：根据Recency、Frequency和Monetary指标，将客户分成不同的组群。
可以使用分位数法、K-means聚类等方法进行分组划分。
根据实际情况，可以将客户划分为高价值客户、中等价值客户和低价值客户等。
5.价值分析：对每个客户群体进行价值分析，了解不同客户群体的价值特征和购买偏好。
通过这些分析结果，可以为不同的客户群体制定个性化的市场策略，提高客户满意度和业务收益。
rfm区分客户的经典案例
如何通过RFM模型区分优质客户，实现精准营销RFM模型是一种经典的客户分类方法，可以帮助企业识别出优质客户、挽留潜在流失客户，并制定更加精准的营销策略。
下面我们就来详细介绍一下如何通过RFM模型区分优质客户。
1. 什么是RFM模型RFM模型是根据客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、消费金额（Monetary）等三个维度来对客户进行分类的一种模型。
其原理是通过对客户消费行为的分析，将客户分为不同的层次，从而制定出不同的营销策略。
2. 如何应用RFM模型2.1 Recency“Recency”是客户最近一次购买时间的缩写，对于统计分析来说，数据越新，信息价值越高。
客户最近一次购买时间越近，说明客户的购买意愿越强，对于企业来说，应该更加重视这些客户的留存。
2.2 Frequency“Frequency”是购买频率的缩写，即指客户在一段时间内购买的次数。
频繁购买的客户通常是企业的忠实客户，因此对于这类客户，企业应该给予更多的关注和回扣，以增强客户的忠诚度和粘性。
2.3 Monetary“Monetary”是指客户在一段时间内的消费金额。
高价值客户通常是企业的利润贡献者，因此企业应该针对这类客户制定更个性化的营销策略，以提高客户转化率和满意度。
3. 如何推行RFM模型在应用RFM模型进行客户分类时，企业应该考虑以下几个方面：3.1 数据采集为了做好RFM模型的应用，企业必须妥善管理客户数据，确保客户数据的真实、准确和完整。
3.2 统计分析采用统计分析方法，对客户分类进行分析和评估，制定出针对不同客户层次的营销策略。
3.3 实施营销根据RFM模型分析的结果，制定出针对不同客户层次的精准营销策略，以提高客户转化率和满意度。
总之，通过RFM模型，企业可以更加全面、深入地了解客户需求和行为，找出优质客户并制定针对性的精准营销策略，从而增强企业的市场竞争力和盈利能力。
用户运营如何用RFM模型实现用户分层管理（附案例）
⽤户运营如何⽤RFM模型实现⽤户分层管理（附案例）RFM模型，应⽤到⽤户运营中，实现⽤户分层分析和管理（案例）哈喽，⼤家晚上好，我是彦晨。
最近有点懒，好久没更⽂了哈哈哈。
前⼀段时间，有个⼩伙伴说，想把RFM模型应⽤到实际的⽤户运营⼯作中，但是因为之前没做过。
虽然看了很多理论性⽂章，也都明⽩原理，但具体操作中，还是很多问题，不知道如何下⼿。
不知道有没有⼩伙伴也遇到同样的问题呢？今天晚上突然想起，就写写这个。
这篇⽂章将会分两部分。
第⼀部分，简单回顾⼀下RFM这个典型模型，第⼆部分，找些数据，具体操作⼀下整个过程。
希望这篇⽂章对你们有所启发，或者能直接⽤得上就更好了。
⼀、RFM回顾在以⽤户价值来做⽤户模型当中，其实是有两个⽅向。
⼀个是基于⽤户⽣命周期，也就⽤户在产品内的成长路径进⾏的⽣命周期模型的搭建。
另⼀个就是基于⽤户关键⾏为进⾏搭建。
其中RFM模型是最典型的，是衡量⽤户价值和⽤户创利能⼒的⼀个重要的⼯具和⼿段，早被⼴泛应⽤在各个⾏业中了。
有很多⽂章详细介绍RFM模型的，这⾥我就不细写了，简单带过。
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）：客户在最近⼀段时间内交易的次数。
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模型根据客户活跃程度和交易⾦额的贡献，进⾏客户价值细分8类客户。
如下图，↑”表⽰⼤于均值，“↓”表⽰⼩于均值RFM模型实现⽤户分层⼆、数据实践因为⼿头上没有很典型的RFM 数据，只有某⽹站3万条最近3周⽤户（登录次数、停留时间、下单数分别当做R、F、M使⽤），也⽆所谓，反正是练习，就⽤这些数据来操作，主要讲讲操作过程和⽅法。
这数据我会放在公众号（lime017）⾥，后台回复“RFM”获取。
基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘
基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘引言：随着航空业的飞速发展，航空公司竞争激烈，吸引和留住高价值客户成为了重要的策略之一。
客户价值分析和挖掘是帮助航空公司发现潜在高价值客户，了解其需求和偏好，进而制定个性化的营销策略的重要工具。
在这篇文章中，我们将介绍基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘的重要性和方法。
一、航空公司客户价值分析的重要性1. 获取洞察力：通过对航空公司内部和外部的数据进行分析，可以获取关于客户行为、偏好和利润贡献的洞察力。
这些洞察力可以帮助航空公司了解客户的特征，预测客户的行为，进而制定更有针对性的销售和营销策略。
2. 客户细分：通过客户价值分析，航空公司可以将客户细分为不同的群体，如高价值客户、中价值客户和低价值客户。
这样，航空公司可以针对不同的细分群体制定不同的策略，提高客户的满意度和忠诚度。
3. 营销策略优化：通过客户价值分析，航空公司可以了解客户的需求和偏好，进而进行个性化的营销。
这样可以提高客户的满意度和忠诚度，增加客户的购买频率和金额，最终提升销售和利润。
二、基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘方法1. 数据收集与清洗：首先，航空公司需要收集和整理各个渠道的客户数据，包括个人信息、购买记录、消费行为等。
然后，对数据进行清洗和预处理，排除异常值和缺失值，确保数据的质量和准确性。
2. 数据探索与分析：在数据清洗完成后，航空公司可以使用不同的数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析和分类模型等，对数据进行探索和分析。
通过挖掘隐藏在数据中的模式和规律，航空公司可以了解客户的行为模式和偏好。
3. 客户价值评估：通过对客户数据的分析，航空公司可以计算每个客户的价值指标，如RFM模型（最近一次购买时间、购买频率和购买金额）、客户生命周期价值（CLV）等。
这些指标可以帮助航空公司确定客户的重要性和价值，并制定相应的营销策略。
4. 客户细分与个性化营销：根据客户价值评估的结果，航空公司可以将客户细分为不同的群体，并针对不同群体制定不同的营销策略。
_基于改进RFM模型的电子商务客户细分
它通过三个属性值来描述客户的重要程度和客户类型 ， 即最 （ R ） ， （ F ） ， 近购买时间 某一期间内购买的次数 某一期间内购 它主要用于传统零售行业 ， 在反应客户购买 买的总金额（ M） 。 偏好方面具有良好的表征性 ， 研究发现 R 越小（ 或 F 越大或 M 值越大） ， 客户越有可能与企业达成新的交易 ， 常用于数据挖 掘客户细分。 1． 3 技术 改进的 RFP 模型背景 国外学者认为客户细分模型的构建直接影响到数据挖掘
max ｛ X ij ｝ － min ｛ X ij ｝
0
引言
（ Recency， Frequency， Profit） 模型， 然后收集并清洗了某 B2C 电子商务企业（ 如卓越网、 苏宁易购等 ） 的销售数据， 对 RFM Means 聚 类 分 模型 和 RFP 模 型 进 行 聚 类 效 果 较 好 的 K［8 － 10 ］ ， 析 最后比较两种模型效果 ； 同时针对利润分析， 提出了 相应的营销策略， 能够为大型电子商务企业或者购物网站以 及其他销售行业提供客户区分依据 。 1． 2 RFM 模型背景 RFM 模型是客户关系管理领域中的一种定量分析模型 ，
*
Abstract: It is essential to classify Ecommerce customers accurately and take suitable marketing strategy for the development of Ecommerce． Based on the RFM ( Recency， Frequency， Monetary) model used in customer classification of Means clustering method was used to traditional retail， the total profit attributes were introduced to set RFP model and Kanalyze customers of a firm in Ecommerce and compared with the RFM model． The relevance of model attributes impact on clustering results was analyzed． Finally， the paper gets six conclusions about the comparison between the both models and puts forward four strategies for ECommerce and other sales industries． Key words: Ecommerce; data mining; RFM ( Recency， Frequency， Monetary ) model; cluster analysis; customer classification
从“RFM模型与客户细分”中来看待如何做好农资分销
从“RFM模型与客户细分”中来看待如何做好农资分销如果作为一家大型超市的市场经理，在既定的促销预算里，只能从6万交易会员中挑选1万人进行直邮目录营销，你会如何选择？不少人往往会把客户在一定时间内的消费金额作为关键指标，对6万会员进行高低排序，并将排名靠前的1万名会员作为目录营销的主要对象。
这个方法假设消费金额最大的客户，是最有价值的客户——不一定！比如，一个消费能力足够高的客户，常常会出现在多个商家的重要客户名单上，如果在短时间内，他收到多个商家的促销产品册，你的资料被随手扔进垃圾筒的概率要高得多；而消费能力低的客户受到竞争商家的影响反而小，信件的拆阅率反倒更高。
虽然信件一旦被拆开，消费能力高的客户的购买金额将远远超过消费能力低的客户，但是决定你的促销最终的总收益金额将来自两类客户在信件拆阅率与支付能力的中和结果。
因此到底该如何选择？——RFM模型综合考虑了一些因素。
一、RFM模型RFM模型的目的是想构建一个综合考虑了顾客R（最近消费）、F（消费次数）、M（消费金额）的模型，来找出价值最大的客户群，以便对价值客户进行营销行为，和对其他客户的管理跟进工作。
1. RFM指标RFM模型即利用顾客过去的消费行为：最近消费（Recency）、消费次数（Frequency）、消费金额（Monetary）来估计顾客未来消费的可能性，从而对顾客进行准确的识别和评估。
•最近消费：即顾客最近一次的消费的时间。
实践表明，消费时间越近的客户进行下一次消费行为的可能性就越大。
上一次消费时间越近的顾客是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
它的重要性来源于一个营销哲学：与顾客建立长期的关系不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。
•消费次数：即限定时期内消费者消费的次数，根据这个指标，可以把顾客分成若干个等级，相当于一个“忠诚度的阶梯”（loyalty ladder），最常买的顾客，就是忠诚度最高的客户。
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例：R F M模型分析与客户细分Revised by BETTY on December 25,2020数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分分类：| 标签：2012-01-21 21:39阅读(16854)这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三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)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS ，，EXCEL和PPT因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。
先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G 空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。
基于数据挖掘的客户细分的建模与实现
对客户潜在价值的计算，我们采用关联规则算法，根据客户的历 史购买记录，预测出该客户将来可能购买的所有产品及购买概率，最 后再根据产品成本数据计算出客户的潜在价值。对于客户忠诚度的评 价，我们在国内外研究的基础上，提出了客户忠诚度评价的全新指标 体系，并根据这些指标数据分别运用了聚类、决策树和神经网络三种 数据挖掘算法对客户忠诚度进行预测和评价。
1.2 国内外研究综述
1.2.1 客户细分
Smith Wendell 于 1956 年在探讨市场细分和产品差异这两种不同的营销策略 时首先提出客户细分。他认为“客户细分是基于某一时期市场中个体需求的不同 特点而做出的产品决策，而产品差异策略则仅定位于市场竞争者，不考虑需求的 复杂性。”[3]
从国内外相关文献来看，目前的客户细分是在传统市场细分研究的基础上所 进行的更为深入的研究，大体是从客户、企业以及两者相结合这三个角度展开的， 其中客户角度和企业角度分别基于客户让渡价值和生命周期价值理论。
III
原创性声明
本人声明兹呈交的学位论文是本人在导师指导下完成的 研究成果。论文写作中不包含其他人已经发表或撰写过的研究 内容，如参考他人或集体的科研成果，均在论文中以明确的方 式说明。本人依法享有和承担由此论文所产生的权利和责任。
学位论文作者签名：
日期：
学位论文版权使用授权声明
本人同意授权华侨大学有权保留并向国家机关或机构送 交学位论文和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅。
rfm客户分类法的应用场景
rfm客户分类法的应用场景RFM客户分类法，听起来像是个高大上的名词，但其实它挺简单的，像是把人分成不同的组，然后根据这些组来制定更合适的营销策略。
你想啊，咱们每天都在面对不同的人，有的老客户，买了好多次东西，根本不用你多说啥，随便推点新产品，他们就掏钱买了；有的顾客呢，三天两头就来一次，买东西是有点犹豫不决，好像永远都在挑挑捡捡；还有的，就是那种刚刚接触过的，买了几次但你不确定是不是会再回来。
RFM 分类法，就是用来帮助我们搞清楚这些不同类型的顾客，让商家能更好地对症下药。
说到RFM，别着急，以为又是啥复杂的数学公式。
其实它就是通过三个维度来给客户分类：R是“最近一次购买时间”，F是“购买频率”，M是“购买金额”。
这三个维度，简单来说就是：顾客多久没来买东西了？他们买东西的频率高不高？花的钱多不多？通过这三个维度，咱们可以把顾客大致分成几类，然后对症下药。
比如说，最近常来又大手笔消费的客户，肯定是你的忠实粉丝，给他们点优惠或者特别的待遇，可能会让他们变得更加忠诚。
至于那些好久没光顾的顾客，你可能得给点小刺激，像打个折扣，提醒他们“嘿，我还在这儿呢，别忘了我”，有时候一个简单的提醒，效果可能就立竿见影了。
说到这里，可能有些人会觉得，这种方法是不是有点儿老套了？实际上，它不管是在线上还是线下，都是能派上用场的。
比如，你去超市逛一圈，买了几次你就会发现，超市的会员卡已经给你寄来不少优惠券了吧？这其实就是RFM分类的应用。
你是一个大客户，他们当然希望你能常常光顾，买得越多越好，而那些很少来或者根本不来的人，超市就会通过邮件或者短信提醒你：嘿，今天我这儿有大折扣哦，赶紧来抢！听到这些优惠信息，谁会不心动呢？同理，线上商家也一样，大家都知道，网站上不断弹出“限时折扣”，其实就是为了让你看到后马上去行动，尽量抓住你那点儿消费欲望。
不过，RFM的应用可不止于此。
拿电商平台来说吧，咱们常常看到的是一些定制化的推销信息。
大数据的挖掘应用案例：RFM模型分析报告与客户细分
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分分类：数据挖掘 | 标签：市场研究数据挖掘RFM模型2012-01-21 21:39阅读(16854)评论(9)这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三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)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！这里再次借用数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的存和硬盘容量都有要求。
先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）•一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；•Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足•海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；•数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。
客户细分精准化营销—RFM模型
客户细分精准化营销——RFM模型一、研究目的1、了解哪些客户是价值、需发展、需保持、需挽留的；2、对不同类别的客户进行不同的营销策略，增大客户购买的可能性；二、RFM简介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，R近度（Recency），F频度（Frequency），M额度（Monetary）。
该模型的作用如下：（一）给不同类别的客户进行不同的营销策略（称之为个性化营销策略），减少客户的反感，促进客户的转化，即精准化营销。
（1）对重要价值客户111进行推送“恭喜您成为VIP！如果您有问题，我们会优先处理；如果我们有新产品或新活动，会优先告知您！”“感谢您下单，祝你用餐愉快！”等等。
（2）对重要保持客户011（很久没有下单，但是以前非常频繁，贡献度比较大，这些忠诚客户流失了，需要紧急处理）进行“Hello，好久不见！”“回访找出流失原因”“保持联系，提高其忠诚度和满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等，只要下单就行，即成为重要价值客户。
（3）对重要发展客户101（频次低，但最近下单，贡献度较大，有钱力的客户）进行“发放一定数量的优惠券，优惠券额度递增”“满就减”等等，让客户多下单，即成为重要价值客户。
（4）对重要挽留客户001（很久没下单，频次低，贡献度较大），对客户进行适当的挽留营销策略。
（5）对一般价值客户110（最近下单，频次高，贡献度较小，比较穷的客户），可以进行“会员卡充100送10”“满减活动”“套餐”等策略。
（6）对于一般保持客户010（很久没下单，频次高，贡献度较小，流失的比较穷的客户），可以“Hello，好久不见！已发放一定数据的优惠券，位置在……，请查收！”（7）对于一般发展客户100（最近下单，频次低，贡献度较低，即新客户）进行品牌介绍以及多次消费刺激策略，“您好，我们是…..，致力于……。
如果您有反馈或疑惑，请第一时间联系我们，电话……，公众号……。
rfm客户分类法案例
rfm客户分类法案例RFM客户分类法是一种常用的客户细分方法，通过评估客户的最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)三个指标，将客户划分为不同的类别。
以下是一个具体的RFM客户分类法案例：假设某电商平台的客户数据如下：1.最近一次消费(Recency)：根据客户的最近一次购买时间，将客户划分为不同的类别。
例如，最近一次购买时间在一个月内的客户为R1类客户，最近一次购买时间在三个月内的客户为R2类客户，最近一次购买时间在六个月内的客户为R3类客户，最近一次购买时间超过六个月但一年以内的客户为R4类客户，超过一年的客户为R5类客户。
2.消费频率(Frequency)：根据客户在一定时间内购买的次数，将客户划分为不同的类别。
例如，购买次数在1-3次之间的客户为F1类客户，购买次数在4-6次之间的客户为F2类客户，购买次数在7-10次之间的客户为F3类客户，购买次数超过10次的客户为F4类客户。
3.消费金额(Monetary)：根据客户在一定时间内购买的订单金额，将客户划分为不同的类别。
例如，订单金额在1000-3000元之间的客户为M1类客户，订单金额在3001-5000元之间的客户为M2类客户，订单金额在5001-8000元之间的客户为M3类客户，订单金额超过8000元的客户为M4类客户。
根据以上三个指标，可以将客户划分为16个不同的类别，具体如下：1.R1F1M1：最近一次购买时间在一个月内，购买次数在1-3次之间，订单金额在1000-3000元之间2.R1F1M2：最近一次购买时间在一个月内，购买次数在1-3次之间，订单金额在3001-5000元之间3.R1F1M3：最近一次购买时间在一个月内，购买次数在1-3次之间，订单金额在5001-8000元之间4.R1F1M4：最近一次购买时间在一个月内，购买次数在1-3次之间，订单金额超过8000元5.R2F2M1：最近一次购买时间在三个月内，购买次数在4-6次之间，订单金额在1000-3000元之间6.R2F2M2：最近一次购买时间在三个月内，购买次数在4-6次之间，订单金额在3001-5000元之间7.R2F2M3：最近一次购买时间在三个月内，购买次数在4-6次之间，订单金额在5001-8000元之间8.R2F2M4：最近一次购买时间在三个月内，购买次数在4-6次之间，订单金额超过8000元9.R3F3M1：最近一次购买时间在六个月内，购买次数在7-10次之间，订单金额在1000-3000元之间以此类推...根据客户的RFM值划分的类别可以用于制定不同的营销策略。
基于RFM多层级客户价值模型的客户细分研究
基于RFM多层级客户价值模型的客户细分研究作者：熊兰高炳来源：《商业经济研究》2017年第05期◆中图分类号：F713 文献标识码：A内容摘要：传统的RFM模型被广泛地应用于各类零售企业、银行和通信等行业，通过对基于RFM模型的客户细分的应用研究，本文首次提出对于零售企业的基于RFM模型的客户终身价值的评价应该对企业的所有产品分类，创建基于RFM的多层级客户价值模型，并利用SQL server 2000中的Northwind数据库对这个模型进行实证研究。
首先比较传统模型和多层级模型的客户终身价值的分布，然后对个人客户的分产品的客户价值、传统模型客户终身价值和多层级模型的客户终身价值作为细分变量聚类，结合客户终身价值分析不同类别产品的客户价值，挖掘出运用传统RFM模型进行客户细分隐藏的部分重要的客户信息，对管理人员制定营销策略有很好的实践价值，并验证了该模型的有效性。
关键词：客户细分客户生命周期价值客户价值 RFM 营销策略引言随着经济的发展，客户多样性的需求，零售企业产品种类越来越丰富。
零售企业之间产品差异性不大，同质化严重，满足客户的需求成为企业获得客户资源的关键。
然而企业的资源是有限的，企业不可能满足每个客户的需求，只能利用有限的资源满足有价值的客户的需求。
如何了解客户的需求，现在主要的依据是对企业客户进行合理的划分，即客户细分。
现在研究比较热门的是依据客户的终身价值聚类对客户细分，然而这样划分的结果存在很大的营销缺陷。
在营销领域，RFM模型被广泛地用来衡量客户的生命周期价值（客户价值）。
本文通过对RFM模型的应用研究，提出了一种针对零售行业的基于产品类别的多层级的客户价值评价模型。
该模型综合考虑个人客户产品类别的客户价值以及客户的终身价值，通过对企业产品的分类解决了对企业所有产品运用RFM模型的局限性（不同类别的产品R、F、M值的差异性太大，会遗漏很多重要的客户信息），可以为企业的促销策略提供指导，具有更强的实践价值。
CRM方法：用RFM分析模型保持有价值客户
CRM方法：用RFM分析模型保持有价值客户在客户关系管理过程中，商家不断追逐获得客户的信息，而客户往往不愿意主动透露自己的信息或意图，除非客户能立即看到这样做给自己带来的好处。
即使商家使出浑身解数，获得的往往也是一些外在的客户行为数据，对于客户内心真实想法及消费趋势，商家仍然知之不多。
这正应了一句俗话："知人知面不知心"。
为了得到客户的"心"（如客户满意度、忠诚度等），从客户那里获得更大的生命周期价值，crm提供了许多分析模型和预测模型。
在这里向大家介绍一种相对简单可行、且行之有效的方法：RFM分析模型。
RFM中，每个英文字母代表一种相对容易获得的已成交客户的行为参数。
R(Recency 最近)表示客户最近一次购买的时间距当前有多远，也就是停止采购的时间，例如20天、8周、3个月等；F(Frequency 频率)表示客户在最近一段时间内购买的次数；M(Monetary Value货币价值)表示客户在最近一段时间内每次购买的平均金额。
作为一种对客户分类的方法，RFM分析模型起初主要用于直效营销(Direct Marketin g)领域，目的是提高老客户交易的次数。
广东一家办公设备及耗材零售企业，在省内建立了9家连锁配送中心，业务发展迅速，有过成交记录的老客户也多了起来，通过向客户用邮政信函发送商品目录、开展直效营销的成本越来越高。
该公司希望找到一种更有效的方法，来区分客户，以便在"更恰当的时间、向恰当的客户传递恰当的商品信息"，从而刺激重复交易，同时也适当降低邮寄费用。
他们把客户最近一次购买日期到当天的天数算出来，得到R这个参数。
R≤7天的为R1级客户8天≤R≤30天的为R2级客户R≥30天的为R3级客户对于R1级的客户，该公司会立即再邮寄一份商品目录及奖励积分计划，对于R2级的客户则会在一周内再邮寄一份商品目录及奖励积分计划，对于R3级以下的客户则不采用这重追随购买的邮寄方式。
客户细分与高效CRM之RFM模型
2法则20good60soso20badrfm分析的步骤321客户现状分析rfm分析制定各个单位的具体营销促进战略与实践我们需要考虑的今后市场营销方向从大众到区分市场再到onetoone市场营销的必要性下出降生率信息量近20年来增长6倍db很重要数字化?电视频道200个以上?互联网?各种各样的广告空间etc由此可见从理解引发的沟通向行动引发沟通转变的重要性其他?价值观改变物信息顾客分类profiling了解顾客的生活方式targetingsegmentation数据量增加我们在消费生活中接受到的信息量已是过去20年的6倍大约每天可以收到3000条以上的信息overchoice可选项过多复杂化生活方式多样化生活场景分类看视频听音乐看电影读书主动拍照出国旅行买车结婚买房购物运动外出就餐换工作生孩子频率高育儿学习频率低吃饭丢钱包住院丧葬工作日常购物被动发生事故失业各象限中顾客的需求看视频听音乐看电影读书细节性主动拍照出国旅行结婚想要适合自己的的东西想要的欲望很强购物效率高频率运动买车只要求最好的买房外出就餐换工作学习低满足感即可满足追求效率育儿吃饭满足频率低感生孩子追求安稳住院丢钱包追求完美发生事故丧葬工作日常购物稳妥性被动失业
RFM模型对VIP顾客精细化管理效果佳[权威精品]
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最新最全的学术论文期刊文献年终总结年终报告工作总结个人总结述职报告实习报告单位总结众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，RFM模型的应用越来越广泛，模型通过对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三项指标来描述该客户的价值状况。
一般分析型CRM着重分析客户的贡献度，而RFM则强调以客户的行为来区分客户。
什么是RFM模型在RFM模型中，R（Recency）表示客户最近一次购买的时间有多远，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数，M（Monetary）表示客户在最近一段时间内购买的金额。
RFM分析侧重对客户行为的分析，客户在做些什么、他们的这些行为会对将来的购买产生什么影响、能否通过客户过去的行为预测他们将来的购买。
RFM模型通过三个维度的数据分析就能立体化、动态化地呈现出一个客户的基本轮廓，为个性化的沟通和服务提供了依据。
通过一定时间与客户的接触，RFM模型甚至能精确地判断该客户的长期价值，从而为更多的营销决策提供支持。
RFM模型的应用意义RFM模型最积极的意义在于能明确地分析出顾客的响应度。
客户最近购买情况（R）与客户购买频率（F）会对客户的响应率有很大影响，这与消费心理学有很大关系。
绝大多数人在新购车、购房或购物后，会在一段时间内持续一种激动和冲动，这是人类情感的共性。
如果有人在某商场第一次购物后，很快就收到那个商场的信件，他肯定会马上拆阅这封信，因为里面可能有与其紧密相关的信息。
而在三年后，如果他仍旧收到这个商场寄给他的促销产品目录，也许他不再拆阅，因为即使不看他也大概了解相关信息。
消费频率（F）是客户在一段时间内购买的次数，经常购买的客户，在满意度、品牌信任度和忠诚度等方面都会很高。
所以，客户最近购买情况（R）与客户购买频率（F）对客户响应率有至关重要的影响。
顾客的响应度就直接影响到各类活动和广告效果。
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这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！
兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三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)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！
RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT
因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。
先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）
∙一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；
∙Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足
∙海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；
∙数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。
一方面是处理费时，一方面可能就只能这台电脑处理，不能几台电脑同时操作；
∙多带来不同，这是我一直强调的体验。
所以海量数据需要用到抽样技术，用来查看数据和预操作，记住：有时候即使样本数据正常，也可能全部数据有问题。
建议数据分隔符采用“|”存储；
∙如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好的沟通机制；
∙数据挖掘会面临数据字典和语义层含义理解，在MetaData元数据管理和理解上下功夫会事半功倍，否则等数据重构完成发现问题又要推倒重来，悲剧；
∙每次海量大数据挖掘工作时都是我上微博最多的时侯，它真的没我算的快，只好上微博等它，哈哈！
传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考：
这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流：
数据结构完全满足RFM分析要求，一个月的数据就有3千万条交易记录！
我们先用挖掘工具的RFM模型的RFM汇总节点和RFM分析节点产生R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)；
接着我们采用RFM分析节点就完成了RFM模型基础数据重构和整理；
现在我们得到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score；这里对RFM得分进行了五等分切割，采用100、10、1加权得到RFM得分表明了125个RFM魔方块。
传统的RFM模型到此也就完成了，但125个细分市场太多啦无法针对性营销也需要识别客户特征和行为，有必要进一步细分客户群；
另外：RFM模型其实仅仅是一种数据处理方法，采用数据重构技术同样可以完成，只是这里固化了RFM模块更简单直接，但我们可以采用RFM构建数据的方式不为RFM也可用该模块进行数据重构。
我们可以将得到的数据导入到Tableau软件进行描述性分析：（数据挖掘软件在描述性和制表输出方面非常弱智，哈哈）
我们也可以进行不同块的对比分析：均值分析、块类别分析等等
这时候我们就可以看出Tableau可视化工具的方便性
接下来，我们继续采用挖掘工具对R、F、M三个字段进行聚类分析，聚类分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法：
这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三个变量还是要进行变换，因为R、F、M三个字段的测量尺度不同最好对三个变量进行标准化，例如：Z得分（实际情况可以选择线性插值法，比较法，对标法等标准化）！另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！
有资料研究表明：对RFM各变量的指标权重问题,Hughes,Arthur认为RFM在衡量一个问题上的权重是一致的,因而并没有给予不同的划分。
而Stone,Bob通过对信用卡的实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重；
这里我们采用加权方法：WR=2 WF=3 WM=5的简单加权法（实际情况需要专家或营销人员测定）；具体选择哪种聚类方法和聚类数需要反复测试和评估，同时也要比较三种方法哪种方式更理想！
下图是采用快速聚类的结果：
以及kohonen神经算法的聚类结果：。