RFM模型在客户分类中的应用._第1页
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文档简介

1、RFM模型在客户分类中的应用一.模型简介1. 模型目标:用RFM模型将顾客购买行为转化为3个指标:最近一次消费、消费频率、消费金额。然后用量化的数据与之对应,例如:111;223。通过该数据直观的判断客户的优劣。2. 基本概念:R(Recency最近一次消费F(Frequency消费频率M(Monetary消费金额3. 模型建立:R(最近一次消费F(消费频率M(消费金额第一档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。可获得每个顾客在RFM模型中的对应数组。例如:最近一次消费在7天内,且两个

2、月总消费为5次,消费金额为1000的顾客,在RFM模型中的对应数组为122。显然,数字较小的顾客是相对优质的比如111,122,数字较大的顾客是相对劣质的比如223,333。这样我们就获得了3*3*3一共27类顾客,在工作中可以选取指定属性的顾客进行营销。例如:想对一段时间没买商品,但是历史记录很好地顾客进行激活,就选取211或311的顾客;想对购买频次较多的顾客进行奖励则选取212,312等。又对这27类顾客进一步进行聚类分析，将其归为S级、A-E六个等级。S000D232A111D321A121D331B122E133B211E233B221E322C131E332C132E333C222

3、C231A-E五个等级是从模型中的27个分类得来,S级表示有异常消费行为，为企业带来极高的收入的顾客（目前该级别就一位，是购买好奇纸尿布花费45W的顾客并由此得出不同评级顾客分布图如下。（数据源:2013.2.1-2013.3.31所有顾客购买数据。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%。不同评级顾客的消费总金额如下:A13502%B29015%C633810%D761212%E4492971%不同评级顾客占比可以看出占比71%的E级客户贡献仅为32%,相反另外29%的顾客做出了企业收入68%的贡献。不同评级顾客人均消费图如下:未来的工作应该优先对A级和B级顾客进行维护。A599510312%B803766616%C966731420%D1011503220%E1600789832%不同评级顾客消费总金额占比444127711525132935650

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