最新客户细分精准化营销—RFM模型教程文件

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rfm模型运营方案

rfm模型运营方案一、概述RFM模型是一种广泛应用于客户关系管理（CRM）领域的数据分析模型，通过分析客户的消费行为和交易数据，对客户进行分层并制定个性化的营销策略。

RFM模型的核心思想是通过客户最近一次购买（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）三个维度来评估客户的价值，进而识别出重要的高价值客户并针对性地进行精准营销。

本文将通过对RFM模型的分析，提出一套完整的RFM模型运营方案，以指导企业在实际营销活动中的应用。

二、RFM模型的原理和应用1. Recency（最近一次购买）Recency是指客户最近一次购买产品或服务的时间，这一指标反映了客户的忠诚度和活跃度。

通常来说，最近购买时间越短的客户越有可能成为高价值客户。

因此，对Recency进行评估可以更好地了解客户的购买行为和消费习惯，进而进行针对性的营销活动。

2. Frequency（购买频率）Frequency是指客户在一段时间内购买产品或服务的次数，这一指标反映了客户的消费能力和忠诚度。

购买频率高的客户通常更具有忠诚度，因此对这一指标的分析可以帮助企业了解客户的消费水平及需求，从而提供更好的购物体验和服务。

3. Monetary（购买金额）Monetary是指客户在一段时间内购买产品或服务的总金额，这一指标反映了客户的消费水平和付费能力。

购买金额较大的客户通常也是高价值客户，因此对这一指标的分析可以帮助企业了解客户的消费能力和需求，以及制定更有效的销售策略。

通过对Recency、Frequency和Monetary这三个维度的分析，企业可以找到高价值客户，了解他们的消费行为和偏好，从而制定更精准的营销策略，提供更优质的产品和服务，实现更高的销售额和利润。

三、RFM模型的应用场景RFM模型可以应用于各种不同的场景，包括线上和线下零售行业、电子商务平台、金融服务、餐饮行业等。

对于不同的行业和企业来说，RFM模型具有不同的应用价值和实际意义，可以帮助企业更好地了解自己的客户群体和消费行为，从而制定更有效的营销策略，提升客户忠诚度和客户满意度，增加企业的销售额和利润。

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。

用户分层精细化运营-RFM模型-分类模型

用户分层精细化运营-RFM模型-分类模型
为什么引入RFM模型?
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。

什么是RFM 模型?
RFM模型的三个指标：
R：最近一次消费（recency），代表用户距离当前最后一次消费的时间，当然是最近一次消费的时间距今越短越好，对我们来说更有价值，更可能有效的去触达他们。

F：消费频次（frequency），用户在一段时间内，在产品内的消费频次，重点是我们对一段时间的定义。

M：消费金额（monetary），代表用户的价值贡献。

每个轴设定一个中间值，高于中间值则为高，低于中间值则为低。

通过三个指标将用户分为8个类别。

RFM模型的使用场景
三个维度可根据需求进行变化：
R：最近一次登录时间、最近一次发帖时间、最近一次投资时间、最近一次观看时间
F：浏览次数、发帖次数、评论次数
M：充值金额、打赏金额、评论数、点赞数
互动行为：最近一次互动时间、互动频次、用户的互动次数；直播行为：最近一次观看直播时间、直播观看频次、观看直播累计时长；
内容行为：最近一次观看内容时间、观看内容频次、观看内容字数；
评论行为：最近一次评论时间、评论频次、累计评论次数等等等等。

会员运营团队的预算相对于庞大的用户规模，通常会捉襟见肘，所以当我们的预算不多，而且只能提供服务信息给小规模的重点用户时，RFM模型就派上用场了。

对不同用户采用不同券促销手段。

客户细分与高效CRM之RFM模型

排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 会员数（人） 2,172 2,171 2,172 2,171 2,172 2,171 2,172 2,171 2,172 2,171 21,715 年度租金总额（日元） 67,962,350 28,829,830 18,562,800 12,914,280 9,151,030 6,464,980 4,524,260 3,022,240 1,861,850 830,970 154,124,590 人均租金额（日元／人） 31,290 13,280 8,546 5,949 4,213 2,978 2,083 1,392 857 383 7,098
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客户分级运营方案

rfm客户分级运营方案导言客户关系管理（CRM）是企业管理的一项重要任务，而RFM（最近一次购买消费时间、消费频率、消费金额）模型则是一种常用的客户价值评估方法。

对客户进行RFM分析可以帮助企业更好地了解客户的行为特征，有效地识别高价值客户并开展相关的运营活动，从而提升客户忠诚度和企业的盈利能力。

本文将通过讨论RFM客户分级运营方案的相关概念、原理和实施步骤，展示如何利用RFM模型来进行客户分级运营，实现企业的营销目标。

一、RFM模型概述RFM模型是一种客户价值评估方法，它通过分析客户的最近一次购买消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）这三个维度，来对客户进行分级评估。

RFM模型的核心思想是，最近购买消费时间越近、消费频率越高、消费金额越大的客户，其价值越高。

1.1 Recency——最近一次购买消费时间Recency指的是客户最近一次购买产品或服务的时间。

在RFM模型中，Recency越大表示客户最近购买时间越久，其价值越低；而Recency越小表示客户最近购买时间越近，其价值越高。

通过Recency可以了解客户的购买频率和忠诚度，从而判断客户是否活跃，对企业的实际销售产生贡献。

1.2 Frequency——消费频率Frequency是指客户在一定时间内购买产品或服务的次数。

在RFM模型中，Frequency越大表示客户购买频率越高，其价值越高；而Frequency越小表示客户购买频率较低，其价值较低。

通过Frequency可以评估客户的忠诚度和消费活跃度，从而判断客户对企业的重要性。

1.3 Monetary——消费金额Monetary指的是客户在一定时间内总的消费金额。

在RFM模型中，Monetary越大表示客户总的消费金额越高，其价值越高；而Monetary越小表示客户总的消费金额较低，其价值较低。

通过Monetary可以评估客户的消费能力和对企业的贡献度，从而判断客户的实际价值。

RFM分析与精准客户营销

RFM分析与精准客户营销〖实训目的〗巩固RFM客户价值分析的原理；通过教师讲解与实践操作，使学生熟悉商派云CRM中RFM分析模块，能利用其进客户价值分析与客户精准营销。

〖实训内容与步骤〗1.进入商派云CRM-运营报表-客户属性分析-RFM分析，如下图所示。

图2.设置R、F、M三项的参数。

系统提供自动设置参数和手动设置两种方式。

这里采用的是基于均值比较的RFM分析，即用所有客户的R/F/M值分别与参数进行比较，得出类型值。

如下图图3.获得RFM分析结果。

当前网店共有3万多名客户，通过RFM分析，将所有客户归为8种类型。

如下图所示图4.查看不同客户价值类型的营销建议，如下图。

图6.选中某个客户价值类型，点击放大镜查看详细客户名单，进一步对该组客户进行定向精准营销。

如下图。

图〖实训提醒〗1. 淘宝的行业客户即指类目客户，对行业客户进行画像，能够帮助企业理解客户的基本属性、行为特点、偏好等，帮助网店标题设计、选词、上架类目选择、商品定价等；2. 生意参谋中，将行业客户分为“买家”、“卖家”和“搜索人群”三类，所谓行业客户即指类目客户。

“买家”和“搜索人群”两类行业客户特点不同，所以在进行画像时统计的属性项不通；3.无论对于行业客户、访客还是现有客户，在进行“客户画像”时候都应该尽量包含客户基本属性、交易行为和偏好属性三类数据。

〖思考与练习〗1.通过相关模块，查找某网店客户平均客单价、客户复购周期、客户平均购买频次，思考这三组数值在设置RFM参数时候有何意义？2.使用RFM分析法，为某家网店找出重要价值客户，并相应地设计针对这部分客户的营销活动。

讲企业局域网需求一、教学目标1、从用户角度分析企业局域网的功能需求，规划本课程的总任务。

2、从网管角度分析企业局域网应具有的功能，并明确网管岗位的技能要求。

3、对学生进行网管岗位职责教育。

二、重点难点1、企业局域网的功能需求分析2、网管岗位的技能要求应知1、网管岗位职责应会1、掌握企业局域网的功能需求三、教学方法1、进行企业需求分析，树立教学目标：企业网建设的目标、任务。

rfm模型中8类客户的营销策略

rfm模型中8类客户的营销策略RFM模型是一种常用的客户细分模型，它将客户按照最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）这三个指标进行评估和划分。

根据RFM模型，我们可以将客户分为8个不同的类别，每个类别代表了一种不同的客户特征和行为习惯。

针对每个类别的客户，我们可以制定相应的营销策略来提升他们的购买活跃度和忠诚度。

接下来详细介绍每个类别的营销策略。

1.重要价值客户（High-value customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较高并且购买金额较大。

对于这类客户，我们可以通过提供个性化的服务和产品推荐来增加他们的购买频率和金额。

可以使用VIP会员制度来激励他们保持高消费水平，并提供专属权益和优惠，提高他们的忠诚度。

2.最近流失客户（Recent churned customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较低但购买金额较高。

对于这类客户，我们需要注意他们的流失风险，并通过个性化的营销活动来留住他们。

可以发送特别优惠券或礼品，重建他们的购买兴趣。

同时，可以通过调查问卷了解原因，改善产品和服务。

3.高频忠诚客户（High-frequency loyal customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较高但购买金额相对较低。

对于这类客户，我们可以通过提供折扣券、积分奖励等激励措施来鼓励他们增加每次购买的金额。

可以定期发送产品新闻和促销信息，保持他们的购买兴趣。

4.重要挽留客户（Important retention customers）：这类客户最近购买时间较长、购买频率较高且购买金额较大。

对于这类客户，我们需要加强与他们的沟通和互动，例如定期发送个性化的电子邮件或短信，提醒他们进行下一次购买。

还可以考虑邀请他们参加会员活动或体验新产品，增加他们的忠诚度。

5.潜在重要客户（Potential high-value customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较低但购买金额较大。

基于RFM的精细化用户管理

基于RFM的精细化⽤户管理⼀、案例背景⽤户价值细分是了解⽤户价值度的重要途径，⽽销售型公司中对于订单交易尤为关注，因此基于订单交易的价值度模型将更适合运营需求。

针对交易数据分析的常⽤模型是RFM模型，该模型不仅简单、容易理解，且业务落地能⼒⾮常强。

因此，本节将基于该模型做数据分析和应⽤。

在RFM的结果中，业务部门希望不仅能对⽤户做分组，还希望能将每个组的⽤户特征概括和总结出来，这样便于后续精细化运营不同的客户群体，且根据不同群体做定制化或差异性的营销和关怀。

基于业务部门的⽤户分群需求，我们计划将RFM的3个维度分别作3个区间的离散化，这样出来的⽤户群体最⼤有333=27个。

如果划分区间过多则不利于⽤户群体的拆分，区间过少则可能导致每个特征上的⽤户区分不显著。

从交付结果看，给业务部门做运营的分析结果都要导出成Excel⽂件，⽤于做后续分析和⼆次加⼯使⽤。

另外，RFM的结果还会供其他模型的建模使⽤，RFM本⾝的结果可以作为新的局部性特征，因此数据的输出需要有本地⽂件和写数据库两种⽅式。

本节案例选择了4年的订单数据，这样可以从不同的年份对⽐不同时间下各个分组的绝对值变化情况，⽅便了解会员的波动。

⼆、案例主要应⽤技术本案例没有使⽤现有成熟模型包，⽽是通过python代码⼿动实现RFM模型，主要⽤到的库包括time,numpy和pandas。

在实现RFM组合时，我们使⽤了sklearn的随机森林来使⽤R F M的权重，在结果展⽰时使⽤了pyecharts的3D柱形图。

三、案例数据案例数据是某企业从2015年到2018年共4年的⽤户订单抽样数据，数据来源于销售系统。

数据在Excel中包含5个sheet，前4个sheet以年份为单位存储为单个sheet中，最后⼀张会员等级表为⽤户的等级表。

前4张表的数据概要如下：特征变量数：4数据记录数：30774、41278、50839、81349是否有NA值：有是否有异常值：有具体数据特征如下：会员ID：每个会员的ID唯⼀，由纯数字组成。

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]。

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。

(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模型算法.docx

RFM 模型———————————————————————————————————————一、 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。

T （ Topest）T表示单次购买的最高金额，反映的是客户一次性消费的最高能力。

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。

二、 RFMT模型建立研究对象：南航购票客户客户定位：姓名+证件号码数据： 2013 年 1 月 1 日—— 2013 年 1 月 31 日的官网销售数据20万条销售记录模型涉及：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。

1、指标权重确立本文用层次分析法来确定模型各个指标的权重，层次分析法（Analytic Hierarchy Process 简称 AHP ）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和的决策方法，步骤如下：建立判断矩阵首先进行人为的定性判定，因为在价值评估中客户的消费额对于企业的利润贡献度较大，所以一般来说M应该具有最高的重要性； F 重在衡量客户的忠诚度，忠诚度越高，对于企业的价值也越高，所以F 也会占到一定的比例；而最高消费额T 在一定程度上可以体现客户的消费能力，这个因素对于区分价格敏感型的客户有参考作用； R 最近一次消费则是关系到一个客户的最近情况，由于对与航空业来说客户的需求不连续，所以 R 指标对于衡量客户价值权重不高，但从理论上说最近有购买的客户会比更长时间之前购买的客户对南航具有更高的产品关注度，营销效果也会好点，所以把R 也当作其中一个指标参考。

阐述rfm模型分类法的实施步骤

阐述RFM模型分类法的实施步骤1. 简介RFM模型是一种用于对客户进行分析和分类的市场营销工具。

借助该模型，企业可以根据客户的消费行为和价值评估客户，并采取相应的营销策略。

本文将详细阐述RFM模型分类法的实施步骤，以帮助企业更好地利用RFM模型进行市场营销。

2. RFM模型概述RFM模型主要通过三个方面的指标来评估客户：最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）。

根据这些指标，将客户分为不同的类别，以供营销决策和活动的制定。

3. 实施步骤3.1 数据准备在实施RFM模型之前，首先需要准备客户相关的消费数据。

这些数据可以包括每个客户的购买日期、购买次数和购买金额等信息。

可以从企业的销售系统、POS机或者电子商务平台中获取这些数据。

3.2 计算RFM指标在计算RFM指标之前，需要对上述准备好的客户数据进行处理和清洗。

处理包括去除重复数据、处理异常值等。

清洗后，便可以计算每个客户的RFM指标。

3.2.1 计算Recency指标Recency指标评估了客户最近一次购买的时间。

可以根据客户最近购买的日期与当前日期的间隔来计算该指标。

通常将较短间隔的客户视为更有价值。

3.2.2 计算Frequency指标Frequency指标评估了客户购买的频率。

可以根据客户购买的次数来计算该指标。

通常购买次数较多的客户被视为更有价值。

3.2.3 计算Monetary指标Monetary指标评估了客户购买的金额。

可以根据客户购买的总金额来计算该指标。

通常购买金额较大的客户被视为更有价值。

3.3 数据分段在计算完RFM指标后，需要对每个指标进行分段。

可以根据数据的分布情况和业务需求来确定分段的方式。

例如，可以将Recency指标分为。

RFM模型原理和操作实践(完整资料).doc

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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。

现有的客户价值模型中，最流行的莫过于RFM模型，很多实例都表明了这种方法的有效性和便捷性，对于用户价值界定而已，是目前最好的研究手段。

而且可以通过主流分析工具SPSS Statistics实现，具有很高的效用，因此，本人建议使用这种方法对南航两舱高端旅客进行发掘，从而做到精准营销。

本人为南航两舱高端旅客精准营销体系的建立引入了RFM 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，结合航空业实际而成。

RFM模型有四个指标，如下R（Recency）R表示用户最近一次乘坐两舱的时间间隔。

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两舱的乘坐需求强度。

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两舱需求的持久度和忠诚度。

M（Monetary）M表示用户在限定时间乘坐南航两舱所花费的平均金额。

消费金额是所有数据库报告的支柱，直接反应了南航两舱的盈利情况。

M指标主要刻画了用户的购买力。

（也可以用里程代替，因为基本上有了里程就代表了票价高低，当然最好是用金额）。

二、所需数据其实该模型需要的数据十分简单，只要有客户id，就是我们的明珠会员号，以及购买两舱客票的时间和价格就可以，RFM模型实现中会自动计算其购票间隔、购票频率和总价格。

所需最基本数据要求如下：当然，数据越完整越好，例如事发机场、到达机场和用户所在地等，这样就可以在界定出用户后，慢慢三、RFM模型的实现方法和数据解释因为没有可以利用的数据（基础数据不可能实现），因此本人用朋友网店的销售数据为例，为大家展示该模型的实现方法和使用价值。

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 5MR1 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PPT精选文档

修订日期：2020/5/13
物流统计学
一、电信行业RFM模型。客户分类方法主要有基于顾客利润率的分类和基于指标组合的客
户分类方法[2]。RFM模型经常使用的三个指标是近度(Recency) 、频度(Fre2quency)、值度(Monentary)[3]。以RFM模型为基础,通过客户的RFM行为特征衡量分析客户忠诚度与客户内在价值.按照传统的RFM模型,以客户最后一次购买到当前的时间间隔为近度,则对于每天都在使用电信业务的客户,其近度为零,不同的客户区分度很小；如果客户在一定时期内使用电信业务的次数数量非常大,则客户的频度也将是一个很大的数量.因此按照传统的RFM 模型对电信企业客户进行分析是没有意义的。从客户交费角度来考虑电信业客户的RFM模型,改进后的RFM指标与传统的RFM指标含义比较如下表所示:
修订日期：2020/5/13
物流统计学
有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为每个商品价格可能不同，对不同产品的促销有不同的折扣，所以采用相对的分级(例如R、F、M都各分为五级)来比较消费者在级别区间的变动，则更可以显现出相对行为。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M（消费金额）的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。
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基于RFM模型的电子商务客户细分

基于ＲＦＭ模型的电子商务客户细分陈子璐摘㊀要:对电子商务企业的客户进行客户细分ꎬ通过差异化服务ꎬ可以提高电子商务企业的竞争力ꎮ通过Ｐｙｔｈｏｎ对某家电子商务数据进行整理ꎬ建立ＲＦＭ模型ꎬ在此模型上ꎬ通过两种方法—Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类分析和四分位法ꎬ对客户进行客户细分ꎬ并对两种方法的优缺点进行比较ꎬ企业可以根据自己的需要选择不同的方法ꎮ通过肘部曲线ꎬ更合理的确定了分类的个数ꎬ四分位法可以使客户价值的评分与权重更加客观ꎮ企业可以通过自己的需要选择相应的方法来找到最优和有潜力客户等ꎬ进行针对性策略吸引客户ꎬ形成长期购买行为ꎬ提高客户忠诚度ꎮ关键词:电子商务ꎻＲＦＭ模型ꎻ客户细分ꎻＫ－ｍｅａｎｓ聚类ꎻ四分位法中图分类号:Ｆ７１３.３６㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００８－４４２８(２０２０)２５－００５６－０３一㊁引言随着互联网技术的不断成熟ꎬ电子商务在各国都快速发展ꎬ但同时也面临着激烈的市场竞争ꎮ在中国有淘宝㊁京东㊁聚美优品等电子商务平台ꎬ在国外有亚马逊㊁ｅＢａｙ等ꎮ在这种条件下ꎬ电子商务领域需要像传统的市场营销一样进行客户细分ꎬ客户关系管理(ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬＣＲＭ)通过探索客户和商家之间潜在的关系来评估和维护客户关系ꎬ从而满足客户日益增长的个性化需求ꎬ以便通过差异化服务㊁针对性策略吸引客户ꎬ形成长期购买行为ꎬ提高客户忠诚度ꎬ在激烈的市场竞争中立于不败之地ꎮ本文通过ＲＦＭ模型ꎬ用两种方法对客户进行细分并比较两种方法的优缺点ꎬ企业可自行选择ꎮ徐翔斌等通过引入总利润属性ꎬ建立ＲＦＰ模型ꎬ对电子商务客户做了客户细分ꎮ刘慧婷等提出了基于经验模态分解方法(ＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎꎬＥＭＤ)和Ｋ－Ｍｅａｎｓ的客户行为聚类方法ꎬ为商家提供了促销依据ꎮ包志强等通过引入平均单次订单消费金额ꎬ建立ＲＦＡ模型ꎬ对百度外卖进行客户细分ꎬ但在Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类确定ｃｌｕｓｔｅｒ(簇)的个数和计算客户价值时ꎬ权重的确定有些主观ꎬ本文通过肘部曲线与四分位法改进了以上不足ꎮ通过上述研究表明ꎬＲＦＭ模型和企业客户细分结合研究ꎬ可以针对细分结果的不同ꎬ使客户拥有更好的产品体验ꎬ使商家得到更多的利润和有价值的客户ꎮ本文以一家线上公司客户数据为例ꎬ通过ＲＦＭ模型ꎬ用两种方法进行客户细分ꎬ第一种采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法进行客户细分ꎮ第二种ꎬ是本文提出的四分位法计算确定客户的个人价值ꎬ达到对不同价值的客户分别采取针对性策略的效果ꎮ最后对两种方法进行比较ꎮ二㊁ＲＦＭ模型在众多客户关系管理的客户分析模式中ꎬＲＦＭ分析是比较受欢迎的分析方法ꎬ是衡量客户价值的重要评价指标ꎮＲＦＭ模型最初由Ｈｕｇｈｅｓ于１９９４年提出ꎬ曾被广泛应用于直销领域ꎬ它包括Ｒ(Ｒｅｃｅｎｃｙ)㊁Ｆ(Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ)㊁Ｍ(ｍｏｎｅｔａｒｙ)３个变量ꎮＲ表示最近一次购买时间ꎬ也叫近度(Ｒｅｃｅｎｃｙ)ꎬ理论上最近一次购买时间越近的用户对提供即时商品或服务也最可能有反应ꎬ因此Ｒ越小越好ꎻＦ表示消费者在某个时间段中的购买次数ꎬ也叫频度(Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ)ꎬ经常购买的消费者越有意向再次购买ꎬ客户忠诚度高ꎬ因此Ｆ越大越好ꎻＭ表示某个时间段中客户购买的总金额ꎬ也叫额度(Ｍｏｎｅｔａｒｙ)ꎬ购买金额越大ꎬ给企业带来的价值越大ꎬ因此Ｍ越大越好ꎬ即客户的价值与Ｒ成反比ꎬ与Ｆ㊁Ｍ成正比ꎮ企业可以使用ＲＦＭ模型测量客户价值ꎬ并使用ＲＦＭ模型指标对客户进行分类ꎮＲＦＭ模型计算客户价值公式如式(１):ＲＦＭ＝ωＲˑＲ＋ωＦˑＦ＋ωＭˑＭ(１)其中ＲＦＭ指客户的综合ＲＦＭ值ꎬωＲ㊁ωＦ和ωＭ分别是Ｒ㊁Ｆ和Ｍ在计算客户价值的权重ꎬＲ㊁Ｆ和Ｍ在本文中的含义如表１所示ꎮ表１㊀ＲＦＭ模型及各指标在文中的含义Ｒ(近度)Ｆ(频率)Ｍ(总金额)客户在最后一次消费的日期距离分析点的时间客户一定时期内的购物频率客户在一定时期内购买产品的总金额三㊁权重分析对于ＲＦＭ各变量的指标权重选取问题ꎬＨｕｇｈｅｓ于１９９４年提出应该同等看待３个指标ꎬ为其赋予相同的权重ꎮＳｔｏｎｅ于１９９５年对客户信用卡相关信息进行研究分析时ꎬ结合行业特殊性ꎬ认为ＲＦＭ模型中的消费频率最为重要ꎬ其次是最近消费时间ꎬ最后是消费金额ꎮ传统的权重的计算大多采用层次分析法和专家咨询相结合的方式来确定ꎬ这种方法带有很强的主观色彩ꎬ是不精确的ꎬ本文用四分位法ꎬ使权重选取更加科学ꎮ本文用两种方法来计算客户价值与细分客户ꎬ一种方法为Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类ꎬ另一种方法称为四分位法ꎬ来计算客户价值ꎮ(一)Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类是最著名的划分聚类算法ꎬ由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的ꎮＫ－ｍｅａｎｓ聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法ꎬ其步骤是随机选取ｋ个对象作为初始的聚类中心ꎬ然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离ꎬ把每个对象分配给距离它最近的聚类中心ꎮ聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类ꎮ每分配一个样本ꎬ聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算ꎬ这个过程将不断重复直到满足某个终止条件ꎮＫ－ｍｅａｎｓ算法支持没有任何先验知识情况下ꎬ对多个属性进行聚类分析ꎬ算法分为以下几个步骤:第一步:随机选取ｋ个样本均值点ꎬ本文用肘部法则发６５商务营销Һ㊀现ｋ为３ꎬ记第ｉ个均值为ｒｉꎬｆｉꎬｍｉꎻ第二步:计算各个样本点到各均值点的距离ꎬ距离最短的归到一类ꎮ本文使用欧几里得方法计算距离ꎬ如式(２)所示:ｄ＝㊀(ｒｉ－ｒｊ)２＋(ｆｉ－ｆｊ)２＋(ｍｉ－ｍｊ)２(２)ｊ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｋꎬｉ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎꎬｄ是第ｉ个样本点到第ｊ个均值的距离ꎬｒｉ㊁ｆｉ㊁ｍｉ分别是第ｉ个样本点的Ｒ㊁Ｆ㊁Ｍ的值ꎮ第三步:对第二步得到的新的ｋ类ꎬ分别求取期望ꎬ得到新的均值点ꎬ计算方法如式(３):(ｒｋꎬｆｋꎬｍｋ)＝ðｎｋｉ＝１(ｒｋꎬｉꎬｆｋꎬｉꎬｍｋꎬｉ)ｎｋ(３)(ｒｋꎬｆｋꎬｍｋ)为第ｋ类的均值ꎬ(ｒｋꎬｉꎬｆｋꎬｉꎬｍｋꎬｉ)为第ｋ类中第ｉ个样本点Ｒ㊁Ｆ㊁Ｍ的值ꎬｎｋ为第ｋ类中样本点的总数ꎮ第四步:重复二㊁三步ꎬ直到操作得到的样本均值点不再显著变化为止ꎮ本文将使用Ｐｙｔｈｏｎ软件ꎬ进行Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类ꎬ再通过肘部曲线ꎬ更加科学地确定了ｋ为３ꎮ(二)四分位法本文把Ｒ㊁Ｆ㊁Ｍ按照大小平均分成四份ꎬ即按四分位分成四份ꎬＲ㊁Ｆ㊁Ｍ的四分位数如表２所示ꎮ表２㊀Ｒ㊁Ｆ㊁Ｍ的四分位数四分位数ＲＦＭ０.２５１７.０１７.０３０７.２４５０.５０５０.０４１.０６７４.４５００.７５１４１.５１００.０１６６１.６４０㊀㊀因为Ｆ与Ｍ越大ꎬ客户价值越高ꎬ本文把Ｆ与Ｍ的四份从小到大排列ꎬ分数依次为１ꎬ２ꎬ３ꎬ４ꎻ而Ｒ越大ꎬ客户价值越低ꎬ本文把Ｒ的四份按照从小到大排列ꎬ分数依次为４ꎬ３ꎬ２ꎬ１ꎮ最后得到的分数如表３所示ꎮ表３㊀ＲＦＭ中各个值代表的分数ＲＦＭ分数(１４１.５ꎬ＋ɕ)[０ꎬ１７][０ꎬ３０７.２４５]１(５０ꎬ１４１.５](１７ꎬ４１](３０７.２４５ꎬ６７４.４５]２(１７ꎬ５０](４１ꎬ１００](６７４.４５ꎬ１６６１.６４]３[０ꎬ１７](１００ꎬ＋ɕ)(１６６１.６４ꎬ＋ɕ)４㊀注: () 为开区间ꎬ [] 为闭区间ꎮ如(１７ꎬ４１]＝{ｘɪＲ:１７<ｘɤ４１}本文的分数表现形式有两种ꎬ一种是把所有的分数排列在一起ꎬ表现形式如表４中ＲＦＭｓｃｏｒｅ一列ꎬ如最佳客户４４４快丢失客户４２１ ꎻ另一种表现形式是把所有分数相加ꎬ总分数在３至１２中间ꎬ表现形式如表４中Ｔｏｔａｌ＿ｓｃｏｒｅ一列ꎮ表４㊀ＲＦＭ模型的顾客价值分析结果ＣｕｓｔｏｍｅｒＩＤＲＦＭＲ＿Ｑｕａ－ｒｔｉｌｅＦ＿Ｑｕａ－ｒｔｉｌｅＭ＿Ｑｕａ－ｒｔｉｌｅＲＦＭｓｃｏｒｅＴｏｔａｌ＿ｓｃｏｒｅ１２３４６３２５１７７１８３.６０１１４１１４９１２３４７２１８２４３１０.００４４４４４４３１２３４８７５３１１７９７.２４２２４２２４７１２３４９１８７３１７５７.５５３３４３３４５１２３５０３１０１７３３４.４０１１２１１２１１四㊁数据整理本文利用Ｋａｇｇｌｅ网站上提供的一家礼品线上公司从２０１０年１２月１日至２０１１年１２月９日的３９７９２４个订单数据ꎮ其中某客户订单交易样本为表５所列ꎮ表５㊀原数据中某客户的交易订单订单号码产品代码产品描述购买数量购买时间产品单价顾客代码客户所在国家５３６３６５８５１２３ＡＷＨＩＴＥＨＡＮＧＩＮＧＨＥＡＲＴＴ－ＬＩＧＨＴＨＯＬＤＥＲ６１２/１/２０１０８:２６２.５５１７８５０ＵｎｉｔｅｄＫｉｎｇｄｏｍ㊀数据来源:ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｋａｇｇｌｅ.ｃｏｍ/ｃａｒｒｉｅ１/ｅｃｏｍｍｅｒｃｅ－ｄａｔａ.ＷＨＩＴＥＨＡＮＧＩＮＧＨＥＡＲＴＴ－ＬＩＧＨＴＨＯＬＤＥＲ白色悬挂爱心图像的Ｔ型灯架ꎮ数据选取的时间是２０１０年１２月１日至２０１１年１２月９日的数据ꎬ那么把２０１１年１２月９日设为现在时间ꎬ用现在时间减去购买时间可以得出最近一次购买时间(Ｒ)ꎮ计算每个顾客代号重复了几次ꎬ重复的次数则为这段时间的频率(Ｆ)ꎮ购买总金额(Ｍ)可以通过产品单价与购买数量得到ꎬ如公式(４)所示:总金额(Ｍ)＝产品单价ˑ购买数量(４)使用Ｐｙｔｈｏｎ进行数据分析ꎬ从中可得到共有客户４３３９位ꎬ并且可以统计出每位客户的近度(Ｒ)㊁频度(Ｆ)㊁额度(Ｍ)ꎮ某客户的订单交易样本数据如表６所列ꎮ表６㊀整理后的某客户的订单交易客户代码ＲｅｃｅｎｃｙＦｒｅｑｕｅｎｃｙＭｏｎｅｔａｒｙ１２３４６３２５１７７１８３.６０五㊁数据分析与结果(一)Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类结果Ｒ㊁Ｆ㊁Ｍ变量作为聚类变量ꎬ基于Ｐｙｔｈｏｎ语言ꎬ采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类方法对数据进行数据分析ꎮ本文用肘部法则(ＥｌｂｏｗＭｅｔｈｏｄ)来得到Ｋ值ꎬ肘部法则可以追溯到Ｔｈｏｒｎｄｉｋｅ在１９５３年提出的推测ꎬＫ－ｍｅａｎｓ是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数ꎬ将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｓ)ꎬ那么ꎬ对于一个簇ꎬ它的畸变程度越低ꎬ代表簇内成员越紧密ꎻ畸变程度越高ꎬ代表簇内结构越松散ꎮ畸变程度会随着类别的增加而降低ꎬ但对于有一定区分度的数据ꎬ在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善ꎬ之后缓慢下降ꎬ这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点ꎮ从Ｐｙｔｈｏｎ中得到肘部曲线ꎬ如图１所示ꎬ可以发现临界点为Ａ点ꎬ则Ｋ＝３ꎮ图１㊀肘部曲线对这三个Ｃｌｕｓｔｅｒ(簇)分别命名为０ꎬ１ꎬ２ꎬ可以得到客户的数据如表７所列ꎮ表７㊀对Ｃｌｕｓｔｅｒ进行命名后的某个客户的交易订单客户代码ＲｅｃｅｎｃｙＦｒｅｑｕｅｎｃｙＭｏｎｅｔａｒｙＣｌｕｓｔｅｒ１２３４７２１８２４３１０.０００㊀㊀从图２~４可以看出１簇的购买金额最大ꎬ频率最高ꎬ且最近购买时间最短ꎬ是企业的大客户ꎻ２簇的购买金额较大ꎬ频率也较高ꎬ且最近购买时间也较近ꎬ是企业的潜在客户ꎻ０簇的购买金额最少ꎬ频率也最低ꎬ且最近购买时间较长ꎬ可以看作是企业的临时用户ꎮ若把这三类客户从重要性上分成铂金会７５员㊁黄金会员和一般会员ꎬ可以得到Ｃｌｕｓｔｅｒ１为铂金客户ꎬＣｌｕｓｔｅｒ２为黄金用户ꎬＣｌｕｓｔｅｒ０为一般用户ꎬ如表８所示ꎮ图２㊀Ｒｅｃｅｎｃｙ的箱型图３㊀Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ的箱型图４㊀Ｍｏｎｅｔａｒｙ的箱型表８㊀Ｃｌｕｓｔｅｒ的最终分类Ｃｌｕｓｔｅｒ客户性质人数Ｃｌｕｓｔｅｒ０一般会员４３０８Ｃｌｕｓｔｅｒ１铂金会员５Ｃｌｕｓｔｅｒ２黄金会员２６㊀㊀(二)四分位法细分的结果本文把Ｒ㊁Ｆ㊁Ｍ按照四分位数分成四份ꎬＦ与Ｍ的四份从小到大排列ꎬ分数依次为１㊁２㊁３㊁４ꎻＲ的四份按照从小到大排列ꎬ分数依次为４㊁３㊁２㊁１ꎮＲ㊁Ｆ㊁Ｍ的四分位数如表２ꎮ本文的分数表现形式有两种ꎬ一种是把所有的分数排列在一起ꎬ如４４４４２１ ꎻ另一种表现形式是把所有分数相加ꎬ则总分数在３至１２中间ꎬ如表４所示ꎮ从上面的分数公司可以更详细的细分客户与找到潜在客户ꎬ如最优客户４４４ ꎬ共有４４０人ꎬ占所有客户的１０％ꎬ这类客户的金额㊁频率都是最高ꎬ且最近购买时间最短ꎬ公司针对这类客户可以以送积分兑换礼物ꎬ或者开放更多的特权来提高这些客户的黏着度ꎮ４１１４１２４２１４２２这类客户都可以看作快丢失的客户ꎬ这类客户的数量是１８７ꎮ这类客户的特点是最近购买的时间短ꎬ且购物金额与频率较低ꎮ针对这类客户ꎬ公司可以推送商品㊁广告或折扣来吸引顾客重新回购商品ꎮ１４４１３４１３３１４３这类客户频率高㊁金额高ꎬ但是最近购买时间长ꎮ这类客户有１２７位ꎬ可以看出这类客户对产品满意度较高ꎬ但是可能有更好的替代品或者对最近的商品不满意ꎮ针对这类客户ꎬ公司可以以问卷调查或者访问的形式ꎬ找到客户为什么最近不愿购买商品ꎬ从而更好地改进商品ꎬ吸引顾客ꎮ公司可以忽略１１１类客户ꎬ这类客户金额少㊁频率低ꎬ且最近购买时间短ꎬ共有人数３８４人ꎮ可能这类客户对这类产品并不感兴趣ꎮ为了节省人力成本或生产成本ꎬ公司可以不用特别注意这类客户ꎮ(三)两种模型结果比较Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类方法分类科学ꎬ采用的是肘部法则ꎬ有理论基础ꎬ但是研究人员并不了解每一类所代表的意义ꎬ需要进一步的分析数据ꎬ研究人员需确定ꎬＣｌｕｓｔｅｒ０为一般会员ꎮ四分位法把客户进一步细分ꎬ企业可以找到自己想要的大部分性质的客户ꎬ如最优客户４４４ ꎬ但是四分位法只是简单粗暴地把各个用户按照性质分成１２份ꎬ其中客户的区别可能很小ꎬ如４１１与４１２ ꎬ都可以看作快丢失客户ꎮ六㊁结语本文基于ＲＦＭ模型采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类和四分位法对客户进行细分ꎬ帮助企业找到优质客户㊁潜在客户ꎬ对客户价值进行识别ꎬ识别结果客观可信ꎮＫ－ｍｅａｎｓ方法通过肘部法则ꎬ科学的找到分类数量ｋꎬ而本文提出的新的方法四分位法ꎬ则对客户进行了进一步的细分ꎮ企业可以根据自身的需要进行客户细分ꎬ其结果可以用于会员的精细化管理和精准营销ꎬ与高价值会员建立稳定的关系是企业得以更好发展的有效途径ꎮ参考文献:[１]ＳＯＮＧＭＮꎬＺＨＡＯＸＪꎬＥＨＨꎬｅｔａｌ.Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ－ｂａｓｅｄＣＲＭａｐｐｒｏａｃｈｖｉａｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇＲＦＭｏｎｌａｒｇｅｓｃａｌｅｄａｔａ[Ｊ].Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ－ＢａｓｅｄＳｙｓｔｅｍｓꎬ２０１７ꎬ１３２:２１－２９.[２]徐翔斌ꎬ王佳强ꎬ涂欢ꎬ等.基于改进ＲＦＭ模型的电子商务客户细分[Ｊ].计算机应用ꎬ２０１２ꎬ３２(５):１４３９－１４４２.[３]刘慧婷ꎬ倪志伟.客户行为的有效聚类[Ｊ].计算机工程与应用ꎬ２０１０ꎬ４６(４):１２－１４.[４]包志强ꎬ赵媛媛ꎬ赵研ꎬ等.基于ＲＦＡ模型和聚类分析的百度外卖客户细分[Ｊ].计算机科学ꎬ２０１８ꎬ４５(Ｓ２):４３６－４３８.[５]宗毅ꎬ邢浩.基于ＲＦＭ模型视角的服务成本与顾客价值关系研究[Ｊ].价值工程ꎬ２０１９ꎬ３８(３０):１－４.[６]ＨＵＧＨＥＳＡＭ.ＳｔｒａｔｅｇｉｃＤａｔａｂａｓｅＭａｒｋｅｔｉｎｇ:ＴｈｅＭａｓｔｅｒｐｌａｎｆｏｒＳｔａｒｔｉｎｇａｎｄＭａｎａｇｉｎｇａＰｒｏｆｉｔａｂｌｅꎬＣｕｓｔｏｍｅｒ－ＢａｓｅｄＭａｒｋｅｔｉｎｇＰｒｏｇｒａｍ[Ｍ].３ｒｄｅｄ.ＮｅｗＹｏｒｋ:ＭｃＧｒａｗ－Ｈｉｌｌꎬ２００５.[７]ＳＴＯＮＥＢ.ＳｕｃｃｅｓｓｆｕｌＤｉｒｅｃｔＭａｒｋｅｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｓ[Ｍ].Ｌｉｎｃｏｌｎ￣ｗｏｏｄ:ＮＴＣＢｕｓｉｎｅｓｓＢｏｏｋｓꎬ１９９４.[８]ＴＨＯＲＮＤＩＫＥＲ.Ｗｈｏｂｅｌｏｎｇｓｉｎｔｈｅｆａｍｉｌｙ?[Ｊ].Ｐｓｙ￣ｃｈｏｍｅｔｒｉｋａꎬ１９５３ꎬ１８(４):２６７－２７６.[９]安祥茜.基于ＲＦＭ模型的Ｃ２Ｃ环境下顾客价值识别研究[Ｄ].成都:西南财经大学ꎬ２０１２.[１０]姜丁菊ꎬ刘学文ꎬ姜晓雪.基于聚类的恐袭事件嫌疑人与可疑据点预测[Ｊ].重庆工商大学学报(自然科学版)ꎬ２０１９ꎬ３６(３):１８－２３.作者简介:陈子璐ꎬ女ꎬ河南新乡人ꎬ南京财经大学应用数学学院研究生ꎬ研究方向:网络控制ꎮ８５。

客户分析精准营销方案

客户分析精准营销方案随着数字化时代的到来，企业需要通过不断提高客户体验、降低运营成本等手段来提高市场竞争力。

而客户分析与精准营销则成为企业获取客户信任、提升市场营销效率的重要手段。

本文将围绕客户分析精准营销方案展开讨论。

客户分析的重要性企业客户一般分为两类，即潜在客户和老客户。

要实现营销的最终目标，必须实现对客户的精准把握。

这就需要通过客户分析来获取客户的关键信息。

常用的客户分析方法有RFM模型，即客户最近一次购买时间（Recency）、购买频次（Frequency）和购买金额（Monetary）三个指标。

RFM分析主要以购买行为为标准，将客户分为价值不同的几个等级，对于客户的价值及异常情况，企业可以针对性地制定相应的营销策略。

同时，企业还可以通过营销数据分析来对客户的行为、偏好等进行分析，以便更好地了解客户的需求和购买行为，为企业制定相应的营销策略提供有力的依据。

精准营销的实践精准营销是指对具体的客户需求设计的针对性套餐、推广和销售计划。

在进行精准营销前，首先需要对客户群体进行分类，确保针对性营销的准确性。

客户可以按照各方面的特征进行分类，如消费习惯、购物频率、消费金额、地区、性别、年龄等。

不同的分类标准，对应着不同的目标，因此在设计精准营销策略时需要针对不同的客户群体选择不同的营销手段，以提高营销效果和客户回报率。

常见的精准营销策略包括:1. 电子邮件营销电子邮件营销是一种通过邮件推广产品服务的方法。

通过对不同的客户群体发送不同的邮件，可以更好地进行定位性营销。

2. 短信营销短信营销是将短信作为一种营销手段，通过短信推广产品或服务。

由于短信的特点是简洁、易读，因此对于忙碌的客户具有很强的吸引力。

3. 促销手段促销手段包括优惠券、礼品和折扣等方式，可以吸引客户到店内购买或在线购买。

同时，通过对客户购买时间、价格等信息进行分析，企业可以更好地把握客户的消费能力和心理，实现更精准的促销策略。

4. 社交媒体推广社交媒体是当下客户获取信息的重要渠道，通过对客户在社交媒体上的行为进行分析，可以更好地了解客户需求和行为，并制定更精准的社交媒体广告策略。