RFM模型怎么分析?
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解决时间 2021-02-24 14:22
- 提问者网友:棒棒糖
- 2021-02-24 10:56
RFM模型怎么分析?
最佳答案
- 五星知识达人网友:妄饮晩冬酒
- 2021-02-24 12:22
RFM的含义如下:
1、R(Recency):客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易发生的日期越久,反之则表示客户交易发生的日期越近。
2、F(Frequency):客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。
3、M(Monetary):客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大,表示客户价值越高,反之则表示客户价值越低。
4、RFM分析就是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。
rfm分析方法如下:
我们通常采用交易数据的格式进行分析。因为交易数据可以整理成客户数据,而客户数据无法还原成交易数据。即用交易数据的字段可以得到客户数据的字段,反之不行。
具体是“交易数据”还是“客户数据”根据数据源文件的格式而定。
【变量】:选择各个变量
【分箱化】:评分的总分是多少
【保存】:生成哪些新的变量,可以自定义名称。
【输出】:可以全部勾选,为了能全面的解读RFM分析结果。
确定后,生成了四个新的变量
崭新-得分:最后一次交易的时间间隔得分;
频率-得分:交易总次数得分;
消费金额-得分:交易总金额得分;
RFM得分:RFM得分
分析结果解读:
该图主要用来查看每个RFM汇总得分的客户数量分布是否均匀。
我们期望均匀的分布,若不均分,则应该重新考虑RFM的适用性或尝试另一种分箱方法(减少分箱数目或随机分配绑定值)
“RFM热图”是交易金额均值在RS和FS绘制的矩阵图上的图形化表示,用颜色深浅表示交易金额均值的大小,颜色越深,表示相应矩阵块内的客户交易金额均值越高。
如本例随着RS和FS的分值增大,颜色越来越深,说明客户最近一次交易时间越近、交易次数越多,其平均交易金额越高。
该图是最后一次交易时间、交易总次数、交易总金额之间的散点图。
通过散点图可以清晰直观的看到三个分析指标两两之间的关系,便于指标相关性评估。
本例中,交易总次数和交易总金额存在较为明显的线性关系,而最后一次交易时间和另外两个分析指标之间的相关性较弱。
1、R(Recency):客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易发生的日期越久,反之则表示客户交易发生的日期越近。
2、F(Frequency):客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。
3、M(Monetary):客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大,表示客户价值越高,反之则表示客户价值越低。
4、RFM分析就是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。
rfm分析方法如下:
我们通常采用交易数据的格式进行分析。因为交易数据可以整理成客户数据,而客户数据无法还原成交易数据。即用交易数据的字段可以得到客户数据的字段,反之不行。
具体是“交易数据”还是“客户数据”根据数据源文件的格式而定。
【变量】:选择各个变量
【分箱化】:评分的总分是多少
【保存】:生成哪些新的变量,可以自定义名称。
【输出】:可以全部勾选,为了能全面的解读RFM分析结果。
确定后,生成了四个新的变量
崭新-得分:最后一次交易的时间间隔得分;
频率-得分:交易总次数得分;
消费金额-得分:交易总金额得分;
RFM得分:RFM得分
分析结果解读:
该图主要用来查看每个RFM汇总得分的客户数量分布是否均匀。
我们期望均匀的分布,若不均分,则应该重新考虑RFM的适用性或尝试另一种分箱方法(减少分箱数目或随机分配绑定值)
“RFM热图”是交易金额均值在RS和FS绘制的矩阵图上的图形化表示,用颜色深浅表示交易金额均值的大小,颜色越深,表示相应矩阵块内的客户交易金额均值越高。
如本例随着RS和FS的分值增大,颜色越来越深,说明客户最近一次交易时间越近、交易次数越多,其平均交易金额越高。
该图是最后一次交易时间、交易总次数、交易总金额之间的散点图。
通过散点图可以清晰直观的看到三个分析指标两两之间的关系,便于指标相关性评估。
本例中,交易总次数和交易总金额存在较为明显的线性关系,而最后一次交易时间和另外两个分析指标之间的相关性较弱。
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