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  • RFM模型

    2021-05-16 10:22:24
    RFM模型 从事用户运营多年,一直都是在不断摸索中成长。从毕业后进入到国内知名化妆品公司-电商事业部,再到到国内top3坚果零食企业,一直都想花时间把自己对用户这一块的摸索积累记录下来,同时...

     RFM模型

     

     

    从事用户运营多年,一直都是在不断摸索中成长。从毕业后进入到国内知名化妆品公司-电商事业部,再到到国内top3坚果零食企业,一直都想花时间把自己对用户这一块的摸索积累记录下来,同时用自己的实践即使可以给大家一点点帮助也觉得很有意义。

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  • 详细阐述如何在项目中运用RFM模型进行行为细分,从而为产品、市场营销和支持投资提供信息。 策略:R-F-M (Recency-Frequency-Monetary Value) 如何理解RFM 模型: 实战: 电商行业的RFM 模型: R值 F值 M...

    详细阐述如何在项目中运用RFM模型进行行为细分,从而为产品、市场营销和支持投资提供信息。

    策略:R-F-M (Recency-Frequency-Monetary Value)

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    如何理解RFM 模型:
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    实战:

    电商行业的RFM 模型:

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    R值

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    F值

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    M值

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    1. 基于RFM模型进行客户细分

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    2. 通过RFM模型评分后输出目标用户

    就是基于整体的分数组合进行分组
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  • 主要介绍了Python pandas RFM模型应用,结合实例形式详细分析了pandas RFM模型的概念、原理、应用及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
  • RFM模型总结

    2020-12-07 15:02:06
    RFM模型1. 什么是RFM模型?2. RFM有什么作用?3. 怎么构建RFM模型 1. 什么是RFM模型? RFM名词解释 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 反向值 R越大 用户价值越低 F:消费频次...

    1. 什么是RFM模型?

    • RFM名词解释

      • 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 反向值 R越大 用户价值越低
      • 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 正向值 F越大 用户价值越高
      • M:消费金额(monetary) 代表用户的价值贡献 正向值 M越大 用户价值越高
    • 8种分类

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    • 在其他领域中同样适用,需要结合实际业务

      • 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
    • 举例说明 ,发现过去一周,豆瓣图书版块的整体流量下降10%,同时,文学书籍类别下的分享帖环比下降5%,你要去分析原因

      • 图书版块整体流量下降,可以理解为这个版块的活跃下降,可以看下过去一周的登录数
      • 文学书籍类别下的分享帖下降5%,可以看下过去一周的发帖数
      • 同时,流量下降,我们可以看下是否因为帖子质量相对下降,导致用户的互动(评论、收藏等)下降,进而导致流量下降。

    2. RFM有什么作用?

    • 作用:对不同用户,制定不同的营销策略

    3. 怎么构建RFM模型

    • 流程
      • 原始数据计算R、F、M值
      • 按照趋势,把R、F、M按照价值打分 ,1-5分
      • 计算价值的平均数 某指标比平均分低 标记低
      • 用户分类规则表,得出分类
    • 在定义R值、F值、M值的评估模型进行数据区间分隔时,可看整体趋势,从而发现明显断档的形式进行,也可以用散点图、透视表、占比图等进行判断,可以通过聚类的方法。
    • 对于中值的计算,最简单的是本文所说的平均值计算方式,还有二八法则,20%的用户创造了80%的收益
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  • 用户行为分析模型——RFM模型

    万次阅读 多人点赞 2019-07-10 16:34:54
    用户行为分析模型——RFM模型1. RFM模型 1. RFM模型        RFM模型根据客户活跃程度和交易金额的贡献,进行客户价值细分的一种方法。 R(Recency)——最近一次交易时间间隔。基于最近一次...

    用户行为分析模型——RFM模型

    1. RFM模型

           RFM模型根据客户活跃程度和交易金额的贡献,进行客户价值细分的一种方法。

    • R(Recency)——最近一次交易时间间隔。基于最近一次交易日期计算的得分,距离当前日期越近,得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。
    • F(Frequency)——客户在最近一段时间内交易次数。基于交易频率计算的得分,交易频率越高,得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。
    • M(Monetray)——客户最近一段时间内交易金额。基于交易金额计算的得分,交易金额越高,得分越高。如5分制。反映客户价值。
      RFM总分值: R F M = R S ∗ 100 + F S ∗ 10 + M S ∗ 1 RFM=RS*100+FS*10+MS*1 RFM=RS100+FS10+MS1

           RFM分析的主要作用:

    • 识别优质客户
    • 可以制定个性化的沟通和营销服务,为更多的营销决策提供有力支持。
    • 能够衡量客户价值和客户利润创收能力。

           RFM的假设前提:
           假设交易的可能性:

    • 最近交易过的客户 > 最近没有交易过的
    • 交易频率高的客户 > 交易频率低的
    • 交易金额大的客户 > 交易金额小的

    2. RFM模型分析应用

          RFM分析应用为客户分组,即将三个指标分别分为“高”和“低”两种,高于均值的为“高”,低于均值的为“低”。因此有三件事要做:计算出各个指标得分的平均值;将各个变量高于平均分的定义为“高”,低于平均分的定义为“低”;根据三个变量“高”“低”的组合来定义客户类型;如“高”“高”“高”为高价值客户。部分结果如下图:

    在这里插入图片描述
           通过RFM方法,根据用户的属性数据分析,对用户进行了归类。在推送、转化等很多过程中,可以更加精准化,不至于出现用户反感的情景,更重要的是,对产品转化等商业价值也有很大的帮助。(当然也可以对RFM进行再聚类)
           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。

    应用
    比如对圈用户群发短信转化只有不到1%时,你可以用RFM做个分析,只选取R值高的用户(最近2周到最近一个月内消费的用户),转化率可以由1%提升到10%。

    这也意味着,以往6元/订单将下降到0.6元/订单。掌柜们是愿意花600元给10000个用户发短信,得到100个订单,还是愿意花48元给800人发短信得到80个订单,相信大家一定会选后者。

    而整体的RFM区分,则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信,短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”,就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户,才能走向精细化运营。

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  • 07 RFM建模实战_RFM模型_python_RFM_数据分析.zip
  • RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型,主要以用户行为来区分客户。通过RFM模型,为用户分群,实现精细化运营。
  • RFM模型实战

    2021-07-23 23:32:37
    什么是RFM模型 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具。该模型通过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。 如何构建RFM模型 最近一次消费 (Recency) ...
  • RFM模型分析及原模型

    2012-03-09 14:19:41
    RFM模型分析及原模型
  • MATLAB中消费RFM模型分类预测
  • RFM模型以及案例

    千次阅读 2019-08-08 15:31:39
    一.RFM模型定义 百度百科定义: **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。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率...
  • 07 RFM建模实战_RFM模型_python_RFM_数据分析_源码.zip
  • 【机器学习小案例篇】关于RFM模型的小案例 https://blog.csdn.net/songyu8713162/article/details/87535347 【机器学习业务篇】基于RFM模型的用户分群方法 ...
  • RFM模型简述

    千次阅读 2020-05-07 19:21:37
    RFM模型的作用: · 判别客户的价值,针对性做出营销手段 RFM模型的特点 · 简单性,只需要四个字段,客户名称、消费时间、消费金额和消费频率 · 客观性,利用数学尺度,简单且明确的描述客户价值 · 直观,解释性极...

空空如也

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