数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分完整版
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%。
请用rfm分析法分析下一个美容美发店的客户质量
RFM分析法是一种常用的客户细分方法，它通过最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度来评估客户的价值。
以下是一个基于RFM分析法对美容美发店客户质量的分析：一、数据收集与整理首先，收集美容美发店客户的消费数据，包括客户的最近一次消费时间、消费频率和消费金额。
将这些数据整理成表格或数据库形式，以便进行后续分析。
二、RFM指标计算与划分1.最近一次消费时间（R）根据客户的最近一次消费时间，将客户划分为不同的层次。
例如，可以将最近一个月内消费过的客户划分为“高R”，最近三个月内消费过的客户划分为“中R”，三个月以上未消费过的客户划分为“低R”。
2.消费频率（F）根据客户的消费频率，将客户划分为不同的层次。
例如，可以将每月消费次数在3次及以上的客户划分为“高F”，每月消费1-2次的客户划分为“中F”，几乎不消费的客户划分为“低F”。
3.消费金额（M）根据客户的消费金额，将客户划分为不同的层次。
例如，可以将单次消费金额在200元以上的客户划分为“高M”，单次消费金额在100-200元之间的客户划分为“中M”，单次消费金额在100元以下的客户划分为“低M”。
三、客户质量分析结合R、F、M三个维度的划分结果，可以将客户分为以下八个类别：1.重要价值客户（高R、高F、高M）：这类客户是美容美发店的忠实拥趸，消费频率高且消费金额大。
店铺应重点维护这类客户，提供个性化服务和优惠，保持他们的满意度和忠诚度。
2.重要保持客户（高R、低F、高M）：这类客户虽然单次消费金额高，但消费频率较低。
店铺应了解他们的消费习惯和喜好，通过精准营销和优惠活动提高他们的消费频率。
3.重要发展客户（高R、高F、低M）：这类客户消费频率高但消费金额较低。
店铺可以推出适合他们的增值服务或产品升级，引导他们增加消费金额。
4.重要挽留客户（高R、低F、低M）：这类客户虽然最近有过消费，但消费频率和消费金额都较低。
数据分析-RFM模型用户分析
数据分析-RFM模型⽤户分析RFM模型根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3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)上⾯的三个标签通过字⾯意思⽐较好理解,顾名思义RFM模型中的,R=Recency,F=Frequency,M=MonetaryRFM模型客户细分1.数据筛选分组为了得到客户最近⼀次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费⾦额(Monetary)这三个指标的数值进⾏筛选分组（以下为⼀个⽰例）。
消费(Recency)——最近⼀次会员来店铺购买的时间A、⼀周以前B、2周以前C、3周以前D、⼀个⽉前消费频率(Frequency)——⼀年内在店铺购买的次数A、1次B、1-3次C、3-5次D、5次以上对于消费⾦额(Monetary)——单次消费⾦额A、50元以下B、50-150元C、150-300元D、300元以上2.数据处理处理步骤如下：①将所有客户按照Recency的值，由⼩到⼤排列，以50%为⼀群，依次给予2,1分。
②再将所有客⼾按照Frequency的值，由⼤到⼩排列；以50%为⼀群，依序给予2,1分。
③最后将所有客⼾按照Monetary的值，由⼤到⼩排列；以50%为⼀群，依序给予2,1分。
整合得到8种组合：2-2-2：⾼价值客户；2-1-2：重点发展客户1-2-2：重点保持客户；1-1-2：重点挽留客户；1-1-1：⽆价值客户；其余三种组合均属于⼀般客户。
现在我们来简单归纳⼀下,RFM模型中,我们重点研究的就是以上8种⽤户(⽤排列组合2*2*2=8种,很好理解)⾥⾯的有明显偏向的5种⽤户.前⾯的4种⽤户,⼊选研究对象,总概括的就是愿意掏钱的客户.这下就很好记了,RFM⾥⾯的M已经确定了,要选掏钱的,R,F各有两种选择,也就是总共4种类型然后再按R来分,打分⾼的先排2 2 2 这种客户"最近购买(r),⽽且经常购买(F),每次花钱的⾦额还挺⼤(M) 毫⽆疑问这个客户是⾼价值的2 1 2 此客户最近购买,买的次数不多,但每次花费的⾦额⽐较⼤;那么遇到这种客户,证明他对特定品牌产品感兴趣,要做的是怎么让他经常来买. 所以这种客户不难理解是应该重点发展的1 2 2 此客户可能不是⼀直关注产品,但是买的次数⽐较频繁,每次花费的⾦额也挺⼤.理解:证明这个客户是对产品的需求量⽐较⼤,也舍得掏钱,对品牌不是很关注的,也许今天到A品牌商家购买的,明天就到B品牌商家购买去了.因此我们要做的是,要让客户保留对我们品牌产品的兴趣.1 12 此客户⽐较明显就是那种⽐较懒惰型的客户,要⽤到的时候再买,⽽且⼀次性买⽐较多,平时就很少关注和购买了.对于这种客户,你不知道他下⼀次购买的还是不是本公司品牌的产品,可能需要在他购买⼀段时间后提醒他我们产品有优惠活动,来提起他的购买欲望.因此属于需要挽留型的客户1 1 1 就不多说了,是临时过客其他的客户没有明显的特征,主要是不怎么掏钱,是薅⽺⽑型的,你再怎么打主意都从他⾝上挣不到多少钱的,就归为⼀般客户.理解完后,就根据打分,把所有客户分类好,然后提取出来我们重点研究的这⼏种客户来做相应的措施;2 2 2⾼价值客户,基本上不⽤太担⼼,他会⾃⼰来购买2 1 2 重点发展型的客户想办法加⼤他的购买频率1 2 2重点保持型客户让他保持对我们品牌产品的兴趣1 1 2重点挽留客户发⼀些我们品牌的信息给他,等他想起来要购买类似产品的时候,第⼀时间想到的是我们品牌1 1 1 ⽆价值的客户不⽤花精⼒去跟进这种类型的客户,投⼊和产出⽐不值得.。
RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分
RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分RFM（Recency, Frequency, Monetary）分析是一种常用于客户细分的方法，它根据客户的购买行为来评估客户的价值，并将客户分成不同的组。
以下是RFM分析的基本步骤：步骤一：数据准备首先，需要收集客户的购买数据，包括每个客户的购买日期、购买频率以及购买金额。
这些数据可以从购买记录、交易日志或者其他相关数据库中获取。
步骤二：计算R值R值表示客户的最近一次购买的时间间隔。
计算每个客户最近一次购买与当前日期之间的时间间隔，并进行排名和分组。
通常情况下，R值越小，表示客户最近购买时间越近，价值越高。
步骤三：计算F值F值表示客户的购买频率，即在一定时间内的购买次数。
计算每个客户在一定时间内的购买次数，并进行排名和分组。
通常情况下，F值越大，表示客户购买频率越高，价值越高。
步骤四：计算M值M值表示客户的购买金额，即客户在一定时间内的总消费金额。
计算每个客户在一定时间内的购买总金额，并进行排名和分组。
通常情况下，M值越大，表示客户购买金额越高，价值越高。
步骤五：分组和细分将客户根据R、F和M的值进行分组和细分。
可以根据具体情况，将每个指标的排名分成几个等级，例如将R值分为五个等级（1为最近购买，5为最久购买），将F值和M值分别分为五个等级（1为最低频率或金额，5为最高频率或金额）。
然后，将每个客户的R、F和M值对应的等级组合起来，形成一个RFM等级，用于表示客户的综合价值。
步骤六：分析和行动分析每个RFM等级所代表的客户特征和行为，并根据细分结果制定相应的营销策略和行动计划。
例如，对于RFM等级为高的客户，可以开展定制化的促销活动，提供更高价值的服务和产品；对于RFM等级为低的客户，可以通过一些刺激措施来唤回流失客户。
总结：RFM分析是一种简单有效的客户细分方法，通过评估客户的购买行为和价值，可以帮助企业识别出不同价值的客户群体，并制定针对性的营销策略。
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。
RFMT用户分析案例
RFM模型研究对象：xx客户客户定位：姓名+证件号码指标及含义：R为访问时间间隔，F为消费频率，M为消费总额，T为单次最高的消费额。
时间段：2011年1月1日——2012年12月31日模型涉及：数据分析、网站营销、网站推广执行问题：数据提取用时久，需设备支持。
RFMT模型介绍在营销活动中，每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同，寻找一种工具来辨别客户价值至关重要。
客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类，然后对客户进行个性化营销。
本文为南航精准营销体系的建立引入了RFMT模型，它以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的RFM模型为基础，拓展而成。
RFMT模型有四个指标，如下R（Recency）R表示用户最近一次购买南航机票的时间间隔。
理论上，最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
R指标主要刻画了用户对南航网站的关注程度。
F（Frequency）F表示用户在限定时间内购买机票的频率，消费频率越高的用户，其满意度和忠诚度也就越高。
F指标主要刻画了用户对南航的忠诚度。
M（Monetary）M表示用户在限定时间购买南航机票的平均金额。
消费金额是所有数据库报告的支柱，直接反应了南航的盈利情况。
M指标主要刻画了用户的购买力。
RFMT模型以上述四个指标为替代变量，通过指标标准化和赋予权重来计算客户价值，然后根据用户价值来进行均值聚类分析，将用户分成不同的类别，作为南航精准营销的基础。
2.归一化处理2.1判断矩阵每一列元素①每一列的总和②归一化处理R 、F 、M 、T 判断矩阵的特征向量：W=（0.06，0.28，0.48，0.17）3.计算判断矩阵的最大特征根λmax0.060.050.070.040.060.230.290.270.250.320.28 1.160.410.540.510.480.48 1.970.240.140.170.160.170.70()BW ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪==⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭1()max niii Bw nw λ===∑4.05，其中(Bw)i 表示向量Bw 的第i 个元素。
[全]RFM分析模型分析消费者
![[全]RFM分析模型分析消费者](https://img.taocdn.com/s3/m/1d0ee020b14e852459fb57d4.png)
RFM分析模型分析消费者1、什么是RFM模型RFM是客户关系管理中的一种模型，通过分析每个客户的Recency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）三个指标，来描述该客户的价值状况。
2、RFM模型的内容初步了解RFM模型之后，我们来深入地了解一下这三个指标的含义、影响因素及应用场景。
Recency（最近一次消费）指的是该客户最近一次的消费举例今天的时间间隔，R越小的消费者，活跃度更高，其对于店铺的价值也更高，另外，R值在不同行业中的重要程度不同，对于快消品来说，如果消费者的R值与产品的使用周期接近，那么说明这个产品快消耗完了，对于我们来说，这个消费者的重要程度就会增加。
对于耐用品来说，如大家电等，短时间内不太可能再买第二次，所以意义不大。
影响因素主要包括：•品牌记忆强度：如果对品牌的记忆强度更强，再次购买同类目商品时会优先选择品牌，购买行为距离当前时间缩短；•沟通频率：消费者对于品牌没有忠诚度的时候，购买什么产品往往取决于，有购买需求的时候谁出现在他的视线范围，所以需要对消费者保持一定的沟通频率；•复购周期：手机、数码等产品一般有春季和秋季新品发布，新品驱动的消费者复购周期趋于产品周期；根据不同消费者R值的大小，我们可以在具体应用上做以下调整：•改变沟通策略•增加沟通频次•增加利益点力度Frequency（消费频率）指的是消费者在一段时间内的购买次数或购买天数，F值越高，消费者的购买频率越高，品牌忠诚度就越高。
除了受类目影响之外，有些消费者会容易受到大促影响，只在大促期购买，就会产生特定的购买频率。
该指标的影响因素包括：•消费者的品牌忠诚度：品牌忠诚度高的消费者会在一个品牌当中养成消费习惯，消费者频率增加；•是否有相应的积分等级制度：积分等级制度可以使得多次购买的消费者获得其它消费者所没有的权益，从而产生正向反馈作用；•消费者的购买习惯：同样的产品有的消费者喜欢一次性多件购买，有的消费者喜欢多次单件购买；那么根据F值的大小，我们可以调整：•资源投入比例•营销优先等级•活动策略方案Monetary（消费金额）指的是用户在某段时间内的累计消费金额，消费金额是销售的黄金指标，直接反应用户的对企业利润的贡献。
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。
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。
RFM客户细分法
二、RFM权重分析对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[4]。
认为针对不同的行业甚至不同的公司,频度、近度、值度的权重均存在一定差异,因此需要采用科学的方法进行分析.对此,以层次分析法为支撑,结合专家咨询方式来解决指标权重的确定问题。
研究邀请了被研究的某电信企业的两位地区经理、两位市场营销人员和一位长期客户应用文献[5]的标度含义对RFM各指标权重进行比较分析。
在分别得到五位评价者的两两比较矩阵后,采取取平均的方法得到下表的评价矩阵。
评价矩阵上表所示的两两比较矩阵的一致性比例C。
R<0.1,表明该判断矩阵的一致性可以接受。
由上表得出RFM各指标相对权重为[W F,W R,W M]=[0.221,0.341,0.439]。
其中M的权重最大,即专家们认为客户交费金额的高低是影响顾客价值高低的最主要因素。
三、客户分类1.基于K-均值聚类法的客户分类过程应用K-均值聚类法[6],,以加权RFM为指标,将具有相近的顾客终身价值的客户进行分类,基本思路如下:(1)应用AHP法确定RFM各个指标的权重,并将各个指标加权。
(2)将RFM各指标标准化。
(3)确定聚类的类别数量m。
(4)应用K-均值聚类法对加权后的指标进行聚类,得到m类客户。
(5)将每类客户的RFM平均值和总RFM平均值作比较,每次对比有两个结果:大于(等于)平均值和小于平均值,通过对比得到每类客户RFM的变动情况。
(6)根据每个客户类别的RFM的变动情况分析该客户类别的性质,如该客户类别是倾向于忠诚的还是倾向于背离的,然后在此基础上定义客户类型。
(7)对每类客户标准化后的各个指标取平均,将平均值加权求和,得到每类客户的顾客终身价值总得分,分析各类顾客终身价值的差别。
RFM模型【用数据分析客户】【数据分析工具】
>90
F
累计单数 (忠诚度)
<10
M
累计交易金额 (收入)
<3000
数据来源：XXX系统 研究对象：我们的客户 时间跨度：2020.XXXXX-20XX.XXXXX
2分 60~90 10~49 3000-9999
3分
4分
30~59
15~29
50~99
100~500
10000~49999 50000~100000
“**********************”
交易金额大，潜在的有价值客户。需要挽留 交易次数大，且最近有交易。需要挖掘 最近有交易，接触的新客户，有推广价值 交易次数多，但是贡献不大，一般维持
FM值均低过平均值，最近也没再发货相当于流失
已有客户有XX.XX%成为重要客户
XXX个客户中，XXX个客户成为重要价值客户，占总体客户的XX.XX%
已有客户 重要价值客户 重要唤回客户 重要深耕客户 重要挽留客户
潜力客户 新客户
一般维持客户
流失客户
客户数 341 43 7 8 12 16 8
42
占比 71.49% 9.01% 1.47% 1.68% 2.52% 3.35% 1.68%
8.81%
已有客户有中存在流失客户 XXX个存量成员中，XXX个客户成为重要价值客户，占总体客户的XX.XX%
XXX个存量成放员款中客，户XXX个客户成为重要价值客户，占总体客客户户数的XX.XX%
Recency FrequencyMonetary 区别。
距离最近一次交易 交易频率
交易金额
1.重要价值客户
5.潜力客户
2.重要唤回客户
6.新客户
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。
rfm案例和应用
rfm案例和应用RFM（最近一次购买时间、购买频率、购买金额）是一种常用的客户分析模型，用来评估客户价值和优化营销策略。
下面列举了10个基于RFM模型的案例和应用。
1. 客户分层：根据RFM模型，将客户分为高价值、中价值和低价值客户。
高价值客户是最近购买、购买频率高、购买金额大的客户，针对这部分客户可以采取个性化的营销策略，提供更好的服务和优惠，以增加他们的忠诚度和购买力。
2. 新客户开发：通过RFM模型可以分析新客户的购买行为，了解他们的购买习惯和购买动机。
根据新客户的RFM指标，可以制定相应的营销计划，例如发送欢迎邮件、提供首次购买折扣等，以促使新客户尽快再次购买。
3. 休眠客户唤醒：RFM模型可以帮助识别休眠客户，即最近一次购买时间较长、购买频率较低、购买金额不高的客户。
通过针对性的营销活动，如发送个性化的优惠券、提供定制化的产品或服务等，可以唤醒这些休眠客户，重新激发他们的购买兴趣。
4. 产品推荐：根据客户的购买历史和RFM指标，可以对客户进行个性化的产品推荐。
例如，对于购买频率较高但购买金额较低的客户，可以推荐价格较低但频繁购买的产品，以增加他们的购物次数和总体购买金额。
5. 营销策略优化：通过RFM模型，可以对不同RFM组合的客户群体进行分析，了解他们的消费行为和购买偏好。
根据不同客户群体的特点，可以制定相应的营销策略，例如对高RFM客户提供高端产品和增值服务，对中RFM客户提供促销活动，对低RFM客户提供重点关注和个性化咨询。
6. 客户生命周期管理：RFM模型可以帮助企业了解客户的生命周期，从而制定相应的营销策略。
通过分析不同RFM组合的客户在不同阶段的表现，可以确定客户的流失风险和挽留策略，以及客户的升级潜力和促进策略。
7. 促销活动评估：通过RFM模型，可以对促销活动的效果进行评估。
比如，可以通过比较促销活动前后不同RFM组合客户的变化，来评估促销活动对不同客户群体的影响和效果，从而优化促销活动的设计和执行。
RFM分类方法及模型
RFM顾客分类方法及模型Recency：理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。
Frenquency：消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。
我们可以说最常购买的顾客，忠诚度相对高于其它顾客。
Monetary：消费金额的意义不言而喻。
一、RFM分类：（参考：Arthur Hughes 顾客五等分模型）1、查询出一年时间内（以查询时间向前推一年计算）所有VIP顾客的最近一次购买时间；2、将靠前（离查询时间最近）20％标记为5，前20％－40％，标记为4，前40％－60％，标记为3，前60％－80％，标记为2，前80％－100％，标记为1。
依次类推，将此项上所有顾客分成5－1五等分；3、查询出在一年内所有VIP顾客的消费频次及购买金额，已同样的方法划出5等并进行5－1的标记；4、将R、F、M三项对应到单个顾客，最终每个顾客将出现一个由三个数字组成的数组；5、将每个顾客对应的三位数相加，作为顾客价值的得分，进行标记。
二、顾客价值及流失监控模型1、顾客价值模型理论上来说，同等的资源投入的情况下，一名超优质顾客的回报将会是优质顾客的5倍，可以推出，在资源有限的前提下，满足顾客的顺序应该也是自上而下的：1）要求系统对每个顾客进行评分并归类2）评分及归类以分店为单位（按照三月内消费次数最高分店计算，如果出现两店消费次数一样算为老店顾客）2、 流失顾客监控模型1 2 3 4 5M R1 2 3 4 5由图可以看出，只有在右下象限的顾客是最需要重点关注并对其进行挽留的，顾客流失项目主要是对此类顾客进行：1）要求系统能自动对各分店此类顾客进行自动标记；R ≥3且M ≥3 ：高价值忠诚 R ＜3且M ≥3 ：高价值流失R ＜3且M ＜3 ：低价值流失 R ≥3且M ＜3 ：低价值忠诚2）自动显示此类顾客数量及占比情况；3）能够批量查询此类顾客单个基本资料；4）查询结果可以导出。
RFM模型
RFM模型的内容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)[编辑]最近一次消费最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。
理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。
历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。
这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。
最近一次消费的过程是持续变动的。
在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。
反之，同一天，最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为最近一次消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。
最近一次消费的功能不仅在于提供的促销信息而已，营销人员的最近一次消费报告可以监督事业的健全度。
优秀的营销人员会定期查看最近一次消费分析，以掌握趋势。
月报告如果显示上一次购买很近的客户，(最近一次消费为1个月)人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。
最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。
最近才买你的商品、服务或是光顾你商店的消费者，是最有可能再向你购买东西的顾客。
再则，要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。
营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。
RFM客户细分法
二、RFM权重分析对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[4]。
认为针对不同的行业甚至不同的公司,频度、近度、值度的权重均存在一定差异,因此需要采用科学的方法进行分析.对此,以层次分析法为支撑,结合专家咨询方式来解决指标权重的确定问题。
研究邀请了被研究的某电信企业的两位地区经理、两位市场营销人员和一位长期客户应用文献[5]的标度含义对RFM各指标权重进行比较分析。
在分别得到五位评价者的两两比较矩阵后,采取取平均的方法得到下表的评价矩阵。
评价矩阵上表所示的两两比较矩阵的一致性比例C。
R < 0.1,表明该判断矩阵的一致性可以接受。
由上表得出RFM各指标相对权重为[W F,W R,W M]=[0.221,0.341,0.439]。
其中M的权重最大,即专家们认为客户交费金额的高低是影响顾客价值高低的最主要因素。
三、客户分类1.基于K-均值聚类法的客户分类过程应用K-均值聚类法[6],,以加权RFM为指标,将具有相近的顾客终身价值的客户进行分类,基本思路如下:(1)应用AHP法确定RFM各个指标的权重,并将各个指标加权。
(2)将RFM各指标标准化。
(3)确定聚类的类别数量m。
(4)应用K-均值聚类法对加权后的指标进行聚类,得到m类客户。
(5)将每类客户的RFM平均值和总RFM平均值作比较,每次对比有两个结果:大于(等于)平均值和小于平均值,通过对比得到每类客户RFM的变动情况。
(6)根据每个客户类别的RFM的变动情况分析该客户类别的性质,如该客户类别是倾向于忠诚的还是倾向于背离的,然后在此基础上定义客户类型。
(7)对每类客户标准化后的各个指标取平均,将平均值加权求和,得到每类客户的顾客终身价值总得分,分析各类顾客终身价值的差别。
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数据挖掘应用案例：R F M模型分析与客户
细分
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数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
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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。
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：
接下来我们要识别聚类结果的意义和类分析：这里我们可以采用规则来识别不同聚类的特征：
其中Two-step两阶段聚类特征图：
采用评估分析节点对规则的模型识别能力进行判断：
结果还不错，我们可以分别选择三种聚类方法，或者选择一种更易解释的聚类结果，这里选择Kohonen的聚类结果将聚类字段写入数据集后，为方便我们将数据导入SPSS软件进行均值分析和输出到Excel软件！
输出结果后将数据导入Excel，将R、F、M三个字段分类与该字段的均值进行比较，利用Excel软件的条件格式给出与均值比较的趋势！结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别；（有可能某个级别不存在）；
另外一个考虑是针对R、F、M三个指标的标准化得分按聚类结果进行加权计算，然后进行综合得分排名，识别各个类别的客户价值水平；
至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话，可能分析就此结束！如果我们还有客户背景资料信息库，可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作！。