RFM模型怎么分析？判斷會員的生命周期，做好周期營銷。在一定程度上反映了客戶忠誠度，代表了重復購買率，可以看到客戶的維護情況。在某種程度上，它反映了客戶的貢獻價值。我們都聽說過“二八定律”。一般營銷主

RFM模型怎么分析？

判斷會員的生命周期，做好周期營銷。

在一定程度上反映了客戶忠誠度，代表了重復購買率，可以看到客戶的維護情況。

在某種程度上，它反映了客戶的貢獻價值。我們都聽說過“二八定律”。一般營銷主要針對貢獻價值高的客戶。

基于會員RFM模型，構建360°會員視圖，實現(xiàn)門店差異化經(jīng)營，為客戶提供個性化服務。

報表工具：數(shù)據(jù)密鑰分析云

RFM的含義如下：

1。R（recall）：客戶最近一次交易時間的間隔。R值越大，客戶交易日期越長，反之亦然。

2. F（frequency）：最近一段時間內(nèi)的交易次數(shù)。F值越高，客戶交易越頻繁，反之亦然。

3. M（貨幣）：客戶最近一段時間的交易金額。m值越高，顧客價值越高；反之，顧客價值越低。RFM分析方法如下：我們通常采用事務數(shù)據(jù)的格式進行分析。因為交易數(shù)據(jù)可以分類為客戶數(shù)據(jù)，但客戶數(shù)據(jù)不能還原為交易數(shù)據(jù)。也就是說，客戶數(shù)據(jù)的字段可以通過使用事務數(shù)據(jù)的字段來獲得，但反之亦然。[框中]：總分的得分[輸出]：可以全部勾選，以便充分解釋RFM分析結(jié)果。全新-分數(shù)：上次交易的時間間隔分數(shù)；頻率-分數(shù)：交易總數(shù)；消費金額-分數(shù)：交易總額；RFM分數(shù)：RFM分數(shù)分析結(jié)果解釋：我們期望均勻分布。如果分數(shù)不均勻，我們應該重新考慮RFM的適用性或嘗試另一種方法（減少容器數(shù)量或隨機分配綁定值），例如在本例中，隨著RS和FS分數(shù)的增加，顏色變得越來越深，這表明客戶的最后一次交易時間越近，客戶的價值就越高交易次數(shù)越多，平均交易金額越高。該圖是上一次交易時間、總交易時間和總交易金額的散點圖。通過散點圖可以清晰直觀地看到三個分析指標之間的關系，便于進行指標相關性評價。在這種情況下，總成交筆數(shù)與總成交金額之間存在著較為明顯的線性關系，而上次成交時間與其他兩個分析指標之間的相關性較弱。

RFM模型怎么分析？

即消費模式。通過該指標高低排名的結(jié)合，可以對我們的用戶進行分層，做好用戶分層后進行精細化操作，針對不同的用戶制定不同的社區(qū)運營策略。大概，我們會經(jīng)常點外賣。當我們打開美團外賣或者餓了的時候，我們會被優(yōu)惠券推著和身邊的朋友仔細比較后交流，你會發(fā)現(xiàn)每個人收到的優(yōu)惠券數(shù)量都不一樣。這是一個用戶分層的應用程序。當然，他們所做的用戶分層更為復雜，但基本原則是相同的。

如何應用Python實現(xiàn)RFM分析？

RFM的含義如下：

1。R（Recent）：客戶最近交易時間的間隔。R值越大，客戶交易日期越長，反之亦然。

2. F（frequency）：最近一段時間內(nèi)的交易次數(shù)。F值越高，客戶交易越頻繁，反之亦然。

3. M（貨幣）：客戶最近一段時間的交易金額。m值越高，顧客價值越高；反之，顧客價值越低。

4. RFM分析是根據(jù)顧客活動和交易額的貢獻對顧客價值進行細分的一種方法。