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  • 这项研究的主要目的是使用服务科学原理作为基础方法,通过服务生态系统内的云技术的力量为创新和转变服务业务模型(SBM)提供一条途径。 此外,这项研究有助于解释这种转变背后的业务动态,从而解释GDL过渡到SDL商业...
  • 论文研究-基于SOA和价值...最后对一个采购物流系统实例的仿真数据进行分析验证, 仿真结果表明,将价值模型引入SOA服务体系可以有效弥补SOA对采购物流服务组合的服务质量分析方面的不足,并对以后的服务组合优化提供指导
  • 云计算服务模型

    2021-01-31 05:40:47
    本文介绍三个云类别中的第一个:基础架构即服务(infrastructure asaservice,IaaS)。IaaS的一些关键概念包括: 最重要的是了解IaaS与众不同的两个方面:弹性和虚拟化。对于企业而言,IaaS的巨大价值通过云爆发...
  • 在分析巫山县1996到2005年土地利用变化的基础上,采用Costanza等的生态系统服务价值模型和谢高地等的中国陆地生态系统生态服务价值表,测算了巫山县生态服务价值变化和生态敏感指数。研究结果表明,巫山县全县生态...
  • 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。RFM分析模型主要由三个指标组成,下面对这三个指标的定义和作用做下简单解释: 1、最近一次消费(Recency) 最近一次消费意指用户上一次购买的时间,理论上,...

    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。RFM分析模型主要由三个指标组成,下面对这三个指标的定义和作用做下简单解释:

    1、最近一次消费(Recency)
    最近一次消费意指用户上一次购买的时间,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。因为最近一次消费指标定义的是一个时间段,并且与当前时间相关,因此是一直在变动的。最近一次消费对营销来说是一个重要指标,涉及吸引客户,保持客户,并赢得客户的忠诚度。
    2、消费频率(Frequency)
    消费频率是顾客在一定时间段内的消费次数。最常购买的消费者,忠诚度也就最高,增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率,由别人的手中赚取营业额。
    根据这个指标,我们又把客户分成五等分,这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder),其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬,把销售想像成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客,把一次购买者变成两次的。
    3、消费金额(Monetary)
    消费金额是对购彩产能的最直接的衡量指标,也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。

    FRM就是根据客户活跃度和交易金额贡献,进行客户价值细分的一种方法。

    RFM算法步骤:
    1.计算RFM各项分值
    R_S,距离当前日期越近,得分越高,最高7分,最低1分,按实际数据分布情况切割依次从高到低取分数。
    F_S,交易频率越高,得分越高,最高7分,最低1分,按实际数据分布情况切割依次从高到低取分数。
    M_S,交易金额越高,得分越高,最高7分,最低1分,按实际数据分布情况切割依次从高到低取分数。

    2.归总RFM分值
    RFM赋予权重(目前权重采用R:F:M = 1:1:1),权重乘以分数归总RFM分值。这个总RFM分值作为衡量用户价值的关键指标。公式如下:

    3.根据RFM分值对客户分类

    # encoding: utf-8
    
    
    """
    function:RFM用户价值分析分成5类
    author:dongli
    update_date:2018-06-07
    """
    
    # 导入包
    import pandas as pd
    ######################################################写入excel设置问题#########################################
    import xlsxwriter
    # 定义RFM函数
    def RFM(aggData):
    
        """
    
        :param aggData: 输入数据集,数据集字段要包含recency,frequency,monetary等三个字段
        :return:返回数据集结果
        """
        # 计算R_S
        bins = aggData.recency.quantile(q=[0, 0.28, 0.38, 0.46, 0.53, 0.57, 0.77, 1], interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
        R_S = pd.cut(aggData.recency, bins, labels=labels)
    
        # 计算F_S
        bins = aggData.frequency.quantile(q=[0, 0.29, 0.45, 0.60, 0.71, 0.76, 0.90, 1], interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
        F_S = pd.cut(aggData.frequency, bins, labels=labels)
    
        # 计算M_S
        bins = aggData.monetary.quantile(q=[0, 0.20, 0.26, 0.45, 0.55, 0.76, 0.85, 1], interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
        M_S = pd.cut(aggData.monetary, bins, labels=labels)
    
        # 赋值
        aggData['R_S'] = R_S
        aggData['F_S'] = F_S
        aggData['M_S'] = M_S
    
        # 计算FRM值
        aggData['RFM'] = R_S.astype(int)*1 + F_S.astype(int)*1 + M_S.astype(int)*1
    
    
        # 根据RFM分值对客户分类
    
    
        #分五类
        bins = aggData.RFM.quantile(q=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1],interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [1, 2, 3, 4, 5]
        aggData['level'] = pd.cut(aggData.RFM,bins, labels=labels)
    
        # 分八类
        # bins = aggData.RFM.quantile(q=[0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5,0.625, 0.75, 0.875, 1],interpolation='nearest')
        # bins[0] = 0
        # labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
        # aggData['level'] = pd.cut(aggData.RFM,bins, labels=labels )
    
    
    
    
        return aggData
    
    
    # 主函数
    if __name__ == '__main__':
    
        # 读取数据
        aggData = pd.read_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\月刊数据\\4月份用户价值数据.csv')
    
    
        # 调用模型函数
        result=RFM(aggData)
    
        # 打印结果
        print(result)
    
    
        # 计算每个类别的数据量
    
        c1=list(result["level"].value_counts())
    
    
        # 计算每个类别所占的百分比
    
        c2 = list(result["level"].value_counts()/len(result)*100)
    
        c3=(list(map(lambda x:str(round(x,3))+"%",c2)))
    
        c=pd.DataFrame({"level":range(1,len(c1)+1),"数量":c1,"百分比":c3})
    
    
        print(c)
    
        # 写出csv
    
        result.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\月刊数据\\result5_50_四月份.csv',index=False)
    
    
        # ## 先写出excel
        # workbook = xlsxwriter.Workbook("C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\月刊数据\\result_RFM.xlsx",options={'strings_to_urls': False})
        #
        # format = workbook.add_format()
        # format = workbook.add_format()
        # format.set_border(1)
        # format_title = workbook.add_format()
        # format_title.set_border(1)
        # format_title.set_bg_color('#cccccc')
        # format_title.set_align('center')
        # format_title.set_bold()
        # format_ave = workbook.add_format()
        # format_ave.set_border(1)
        # format_ave.set_num_format('0')
        #
        # data_format = workbook.add_format()
        # data_format.set_num_format('yyyy-mm-dd HH:MM:SS')
        # data_format.set_border(1)
        #
        # worksheet2 = workbook.add_worksheet('用户价值')
        # title2 = [u'user_id', u'recency', u'frequency', u'monetary',u'R_S',u'F_S',u'M_S',u'RFM', u'level']
        #
        # worksheet2.write_row('A1', title2, format_title)
        # worksheet2.write_column('A2:', result.iloc[:, 0], format_ave)
        # worksheet2.write_column('B2:', result.iloc[:, 1], format)
        # worksheet2.write_column('C2', result.iloc[:, 2], format)
        # worksheet2.write_column('D2', result.iloc[:, 3], format)
        # worksheet2.write_column('E2', result.iloc[:, 4], format)
        # worksheet2.write_column('F2', result.iloc[:, 5], format)
        # worksheet2.write_column('G2', result.iloc[:, 6], format)
        # worksheet2.write_column('H2', result.iloc[:, 7], format)
        # worksheet2.write_column('I2', result.iloc[:, 8], format)
        #
        # workbook.close()
        #
    
    

    RFM+kmeans算法

    # encoding: utf-8
    """
    function:RFM用户价值分析+kmeans算法自动划分
    author:dongli
    update_date:2018-05-09
    """
    
    # 导入包
    from __future__ import  division
    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    
    ######################################python画图显示中文参数设置####################################
    ##########设置中文显示#################
    from pylab import *
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    font_size =11 # 字体大小
    fig_size = (8, 6) # 图表大小
    # 更新字体大小
    mpl.rcParams['font.size'] = font_size
    # 更新图表大小
    mpl.rcParams['figure.figsize'] = fig_size
    ###################################################################################################
    
    # 定义RFM函数
    def RFM(aggData):
        """
        :param aggData: 输入数据集,数据集字段要包含recency,frequency,monetary等三个字段
        :return:返回数据集结果
        """
        # 计算R_S
        bins = aggData.recency.quantile(q=[0, 0.31, 0.38, 0.46, 0.53, 0.57, 0.77, 1], interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
        R_S = pd.cut(aggData.recency, bins, labels=labels)
    
        # 计算F_S
        bins = aggData.frequency.quantile(q=[0, 0.29, 0.45, 0.60, 0.71, 0.76, 0.90, 1], interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
        F_S = pd.cut(aggData.frequency, bins, labels=labels)
    
        # 计算M_S
        bins = aggData.monetary.quantile(q=[0, 0.20, 0.26, 0.45, 0.55, 0.76, 0.85, 1], interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
        M_S = pd.cut(aggData.monetary, bins, labels=labels)
    
        # 赋值
        aggData['R_S'] = R_S
        aggData['F_S'] = F_S
        aggData['M_S'] = M_S
    
        # 计算FRM值
        aggData['RFM'] = R_S.astype(int) + F_S.astype(int) + M_S.astype(int)
    
        #分五类
        bins = aggData.RFM.quantile(q=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1],interpolation='nearest')
        bins[0] = 0
        labels = [1, 2, 3, 4, 5]
        aggData['level'] = pd.cut(aggData.RFM,bins, labels=labels)
    
        return aggData
    
    
    
    
    # 读取数据
    aggData = pd.read_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\用户价值分析\\用户价值分析RFM模型\\source\\RFM_Data_50.csv')
    # print(aggData)
    
    aggData2=RFM(aggData)
    print(aggData2)
    
    
    
    
    
    # 选择recency,frequency,monetary这三列
    data=aggData2.loc[:,['recency','frequency','monetary']]
    
    print(data)
    
    # 定义数据标准化函数 Min-max 标准化
    def Normalization(df):
        return df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))
    
    # 调用函数进行数据标准化(0-1)之间
    zsredfile=Normalization(data)
    
    
    
    # 对列进行重命名
    names = ['ZR','ZF','ZM']
    zsredfile.columns = names
    
    print(zsredfile)
    
    
    ##########################################选择最佳的K值########################################################
    
    """
    一般我们可以 通过迭代的方式选出合适的聚类个数 ,即让k值从1到K依次执行一遍,
    再查看每一次k值对应的簇内离差平方和之和的变化,
    如果变化幅度突然由大转小时,那个k值就是我们选择的合理个数
    """
    K = range(1,15)
    GSSE = []
    for k in K:
    
        print(K)
    
        SSE = []
    
        kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=10)
    
        kmeans.fit(zsredfile)
    
        labels = kmeans.labels_
    
        centers = kmeans.cluster_centers_
        for label in set(labels):
            SSE.append(np.sum(np.sum((zsredfile[['ZR', 'ZF','ZM']].loc[labels == label,] - centers[label, :]) ** 2)))
    
        GSSE.append(np.sum(SSE))
    
    # 绘制K的个数与GSSE的关系
    plt.plot(K, GSSE, 'b*-')
    
    plt.xlabel('聚类个数')
    
    plt.ylabel('簇内离差平方和')
    
    plt.title('选择最优的聚类个数')
    
    plt.show()
    
    
    ###########################################################################################################################
    
    #########选择最优的聚类个数为5
    seed(123)
    #调用sklearn的库函数
    num_clusters = 5
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=1)
    kmeans.fit(zsredfile)
    
    
    # 聚类结果标签
    data['cluster'] = kmeans.labels_
    # 聚类中心
    centers = kmeans.cluster_centers_
    
    cluster_center = pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_)
    # 绘制散点图
    plt.scatter(x = zsredfile.iloc[:,0], y = zsredfile.iloc[:,1], c = data['cluster'], s=50, cmap='rainbow')
    plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], c='k', marker = '*', s = 180)
    plt.xlabel('ZR')
    plt.ylabel('ZF')
    plt.title('聚类效果图')
    # 图形显示
    plt.show()
    
    
    
    # # 查看RFM模型8个类别中的用户数量以及占比多少
    
    result=data
    
    aggData2['cluster']=result["cluster"]
    # 计算每个类别的数据量
    
    c1 = list(result["cluster"].value_counts())
    
    # 计算每个类别所占的百分比
    
    c2 = list(result["cluster"].value_counts() / len(result) * 100)
    
    c3 = (list(map(lambda x: str(round(x, 3)) + "%", c2)))
    
    c = pd.DataFrame({"level": range(1, len(c1) + 1), "数量": c1, "百分比": c3})
    
    print(c)
    
    
    # 写出csv
    
    aggData2.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\用户价值分析\\东篱最终项目\\【修改版】用户价值分析项目--东篱\\RFM+K-Means算法对公司客户价值自动划分--东篱\\resource\\python_result_kmeans_50.csv', index=False)
    
    cluster_center.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\用户价值分析\\东篱最终项目\\【修改版】用户价值分析项目--东篱\\RFM+K-Means算法对公司客户价值自动划分--东篱\\resource\\cluster_center.csv')

    RFM+层次聚类

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    #######################################
    #加载相关库
    #######################################
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import DBSCAN
    from sklearn.cluster import Birch
    from sklearn import metrics
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    from sklearn.externals import joblib
    import time
    import datetime
    
    #######################################
    #加载数据集及提取数列
    #######################################
    
    customdata = pd.read_csv(r'C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\RFM\\out_custom_label.csv')
    
    new_custom_data = customdata[["R_S","F_S","M_S"]]
    
    new_custom_data = new_custom_data.astype(np.float32)
    new_custom_data = new_custom_data.values
    
    #######################################
    #数据标准化
    #######################################
    
    new_custom_data = StandardScaler().fit_transform(new_custom_data)
    
    #######################################
    #模型训练
    #######################################
    
    Birch_model = Birch(threshold=0.85, branching_factor=500,
                        n_clusters=None,compute_labels=True, copy=True).fit(new_custom_data)
    
    #######################################
    #提取分类结果
    #######################################
    
    label = Birch_model.labels_
    
    #print ("Calinski-Harabasz Score", metrics.calinski_harabaz_score(new_custom_data, Birch_model))
    
    label = pd.DataFrame(label)
    
    label.columns = ['cluster.label']
    
    outresult = pd.concat([customdata, label], axis = 1)
    
    cluster_center = pd.DataFrame(Birch_model.subcluster_centers_)
    n_clusters = np.unique(label).size
    print("n_clusters : %d" % n_clusters)
    
    
    #######################################
    #结果输出
    #######################################
    
    outresult.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\RFM\\birch_outresult.csv')
    cluster_center.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\RFM\\cluster_center.csv')
    
    
    展开全文
  • 多线程服务器 编程模型 多线程的价值在于发挥多核处理器的性能,单核使用状态机是最高效的。 提高平均响应时间 TCP网络编程 本质 处理三个半事件 连接的建立 链接的断开 消息到达 消息发送完毕,对于低流量的服务...

    多线程服务器 编程模型

    多线程的价值在于发挥多核处理器的性能,单核使用状态机是最高效的。
    提高平均响应时间

    TCP网络编程 本质

    处理三个半事件

    1. 连接的建立
    2. 链接的断开
    3. 消息到达
    4. 消息发送完毕,对于低流量的服务不必关心

    one loop per thread

    好处:

    1. 线程数目基本固定,不会频繁创建销毁
    2. 可以方便地调配负载
    3. IO事件发生的线程固定,无需考虑并发。

    并发设计方案

    1. 迭代服务器
    2. accept + fork
    3. thread per connection -> 不适合短链接服务,系统负担大
    4. IO 多路复用(必然要有非阻塞 和 Buffer)
    5. 多线程Reactor-> + 工作线程池

    eventloop 作为 非阻塞IO和定时器, thread poll 用作计算模型。

    转载于:https://www.cnblogs.com/joeylee97/p/8971227.html

    展开全文
  • 服务模型概述

    2008-04-18 21:56:00
    服务模型是在对企业进行业务角色分析、业务流程分析、关键性能指标评价等一系列业务分析之后,抽取出来的可以为企业创造价值的不同层次的业务活动或功能,这些业务活动或功能可以作为一种可重用的资源——服务“存储...

    服务模型是在对企业进行业务角色分析、业务流程分析、关键性能指标评价等一系列业务分析之后,抽取出来的可以为企业创造价值的不同层次的业务活动或功能,这些业务活动或功能可以作为一种可重用的资源——服务“存储”在企业服务仓库中。

    服务模型有以下几种:

    1)、功能服务:可以单独提供具体业务功能的服务;

    2)、流程服务:用于编排到流程中的服务;

    3)、人工服务:人工实现的服务;

    4、规则服务:用于表示业务规则的服务。

    5)、其他服务

    对服务模型的操作有三种:标识(identification)、描述(specification)、实现(implementation)。在这篇文档中,我们要涉及到对服务模型的标识(服务模型的分析)和描述(服务模型的设计)操作。

    对服务模型的标识也称为“服务发现”,IBM SOMAService-Oriented Modeling and Architecture)的方法能够为服务发现提供强大的方法论支持。SOMAIBM用于服务建模和架构设计的方法学,SOA IF是支持SOMA的工具,业务组件、一级业务流程和业务目标是服务建模的三种主要输入。下面我们来看一下SOMA是如何进行“服务发现”的:

    第一步:从一级业务流程逐步分解为各个层次的服务候选者,如下图:

    <v:shapetype o:spt="75" coordsize="21600,21600" filled="f" stroked="f" id="_x0000_t75" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" o:preferrelative="t"><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:formulas><v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"></v:f><v:f eqn="sum @0 1 0"></v:f><v:f eqn="sum 0 0 @1"></v:f><v:f eqn="prod @2 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @0 0 1"></v:f><v:f eqn="prod @6 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="sum @8 21600 0"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @10 21600 0"></v:f></v:formulas><v:path o:extrusionok="f" o:connecttype="rect" gradientshapeok="t"></v:path><o:lock v:ext="edit" aspectratio="t"></o:lock></v:shapetype><v:shape id="_x0000_i1026" type="#_x0000_t75" style="WIDTH: 414.75pt; HEIGHT: 216.75pt"><v:imagedata src="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5Crushboy%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtml1%5C01%5Cclip_image001.emz" o:title=""></v:imagedata></v:shape>

    其中,产品销售流程是一级流程,而其下面所有的子节点都是由这个以及流程逐层分解出来的。第一步的工作必须基于之前对企业业务流程的分析之上。

    第二步:通过关键性能指标(KPI)分析来验证已有服务候选者以及发现遗漏的服务候选者,如下图:<o:p></o:p>

    <v:shape id="_x0000_i1027" type="#_x0000_t75" style="WIDTH: 414.75pt; HEIGHT: 238.5pt"><v:imagedata src="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5Crushboy%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtml1%5C01%5Cclip_image003.emz" o:title=""></v:imagedata></v:shape><o:p></o:p>

           这一步也可以叫做“目标服务建模(Goal Service Modeling)”。这一步的思想是这样的:从企业的业务目标出发,目标分解为子目标,子目标再分派给相关的服务来实现,这样,就形成了一颗“目标服务树”,处于叶子节点上的每个服务都能回溯到具体的业务目标。第一步的工作必须基于之前对企业关键性能指标的分析之上。

           第三步:通过对已有系统的分析发现遗漏的服务候选者,并为服务实现提供依据,如下图:

    <v:shape id="_x0000_i1025" type="#_x0000_t75" style="WIDTH: 414.75pt; HEIGHT: 257.25pt"><v:imagedata src="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5Crushboy%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtml1%5C01%5Cclip_image005.emz" o:title=""></v:imagedata></v:shape>

    这一步也可以叫做“遗留资产分析”,它的主要思想是:通过建立已有系统所具有的功能模块目录列表,我们可以方便的发现那些在不同的系统中被重复实现的功能模块以及我们可以复用的功能模块,从而将这些模块包装成服务发布出来。遗留资产分析的来源一般是原有系统的分析和设计文档。遗留系统分析的结果是可以重用的服务列表。

    服务的描述是对发现及标识出来的服务的名称、服务的提供者、服务的消费者,服务所依赖的其他服务、服务的接口(输入参数以及输出参数)等服务属性做一个全面的描述。描述格式大致如下表:

    服务名称<o:p></o:p>

    服务消费者<o:p></o:p>

    服务提供者<o:p></o:p>

    依赖的其他服务<o:p></o:p>

    输入参数<o:p></o:p>

    输出参数<o:p></o:p>

    服务描述<o:p></o:p>

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    <o:p> </o:p>

    <o:p> </o:p>

     

    本文转自 : http://expedition4.bokee.com/viewdiary.11110044.html 

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  • 利用RFM模型做电商客户价值分析

    万次阅读 2016-04-11 16:51:59
    模型,从而对客户进行分类,并对此结果进行动态的客户分析,以达到对不同的客户采取不同的客户服务的效果。一、RFM模型介绍1.RFM模型的基本原理在RFM模式中,R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F...

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    利用RFM模型做电商客户价值分析
    客户细分是客户关系管理的一个主要的组成部分,本文尝试以电商企业为研究对象根据其客户特点,提出了一种基于客户价值分析RFM
    模型,从而对客户进行分类,并对此结果进行动态的客户分析,以达到对不同的客户采取不同的客户服务的效果。

    一、RFM模型介绍

    1.RFM模型的基本原理

    在RFM模式中,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。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户。

    利用RFM模型做电商客户价值分析
    客户细分是客户关系管理的一个主要的组成部分,本文尝试以电商企业为研究对象根据其客户特点,提出了一种基于客户价值分析RFM模型,从而对客户进行分类,并对此结果进行动态的客户分析,以达到对不同的客户采取不同的客户服务的效果。

    a、R(Recency)

    R(Recency)最近一次消费:指最近一次会员来店铺购买的时间。

    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。运营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个月的顾客收到运营人员的沟通信息多于2年以上的顾客。

    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。

    b、F(Frequency)

    F(Frequency)消费频率:会员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,也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话,最常购买的消费者,忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率,由别人的手中赚取营业额。

    c、M(Monetary Value)

    M(Monetary)消费金额:指会员在限定的期间内所购买的金额。

    消费金额可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍,占公司所有营业额的40%以上。

    作用:

    A:RFM模型较为动态地层示了一个会员的全部轮廓,这对个性化的沟通和服务提供了依据。

    B:如果与该会员打交道的时间足够长,也能够较为精确地判断该会员的长期价值(甚至是终身价值),通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持。

    二.RFM模型客户细分方法

    细分步骤:

    ①将所有客戶按照Recency的值,由小排列到大;前20%的客戶给5分,次20%的客戶给4分,以此类推,最后的20%给1分。

    ②再将所有客戶按照Frequency的值,由大排列到小;以20%为一群,依序给予5,4,3,2,1分。

    ③最后将所有客戶按照Monetary的值,由大排列到小;以20%为一群,依序给予5,4,3,2,1分。

    RFM的整合:
    5-5-5:最好的顾客;

    1-1-1:遗弃的客户;

    5-1-1:需要挖掘的潜在客户;

    1-1-5:运营人员重点维护的高价值客户。

    将RFM分别分为5个等级会得到125种组合,计算RFM时,应该根据客户数据特点灵活运用。如果客户人数少,可以减少分级。

    三.RFM模型的应用意义

    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。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。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。

    RFM模型较为动态地层示了一个客户的全部轮廓,这对个性化的沟通和服务提供了依据,同时,如果与该客户打交道的时间足够长,也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值),通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持。

    RFM非常适用于生产多种商品的卖家,而且这些商品单价相对不高,如消费品、化妆品、服装、零食等;它也适合在一个企业内只有少数耐久商品,但是该商品中有一部分属于消耗品,如面膜、尿不湿、零食等消耗品

    RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的EDM和短信,常常批量滥发,不仅费钱而且效果很差。根据统计(以一般邮购日用品而言),如果将所有R(Resency)的客户分为五级,最好的第五级转换率是第四级的三倍,因为这些客户刚完成交易不久,所以会更注意店铺促销信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级,最好与次好的平均转化率,几乎没有显著差异。

    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。

    RFM也不可以用过头,而造成高交易的客户不断收到短信。每一家店铺应该设计一个客户接触频率规则,如购买三天或一周内应该发出一个感谢的电话或Email,并主动关心消费者是否有使用方面的问题,一个月后发出使用是否满意的询问,而三个月后则提供交叉销售的建议,并开始注意客户的流失可能性,不断地创造主动接触客户的机会。这样一来,客户再购买的机会也会大幅提高。

    企业在推行CRM时,就要根据RFM模型的原理,了解客户差异,并以此为主轴进行企业流程重建,才能创新业绩与利润。否则,将无法在新世纪的市场立足。

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