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RFM模型

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 16:19:43 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 135

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本文目錄:

1、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價(jià)值分析
2、基于RFM模型的客戶分群和K-Means聚類分析
3、【知識(shí)分享】RFM模型與顧客生命周期管理（一）
4、用戶體系搭建（二）——如何用RFM劃定用戶層級(jí)

RFM模型

一、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價(jià)值分析

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客戶的最近一次消費(fèi)（Recency）、總體消費(fèi)頻率（Fequency）以及消費(fèi)全額（Monetary）3項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價(jià)值狀況。 RFM代表近度，頻率和額度，這些指標(biāo)表征了客戶的一些消費(fèi)行為和習(xí)慣。頻率和額度會(huì)影響客戶的生命周期價(jià)值，新近度會(huì)影響保留率，而保留率是忠誠度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

RFM是一種客戶細(xì)分技術(shù)，用以幫助營(yíng)銷人員快速識(shí)別用戶類型及群體分類，并幫助營(yíng)銷人員根據(jù)客戶細(xì)分類型的共性、個(gè)性提供一定的營(yíng)銷策略。因而，RFM的最終成果是客戶的分類及分類分析。

二、基于RFM模型的客戶分群和K-Means聚類分析

數(shù)據(jù)源是來自Kaggle的一個(gè)跨國數(shù)據(jù)集，其中包含2010年12月12日至2011年12月9日期間發(fā)生的所有在英國注冊(cè)的非商店在線零售業(yè)務(wù)的交易。該公司主要銷售獨(dú)特的全場(chǎng)禮品，并且大部分客戶是批發(fā)商。分析目的是按照RFM模型對(duì)客戶進(jìn)行分級(jí)，以用戶的實(shí)際購買行為數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，進(jìn)行用戶群體的劃分，再基于不同分類信息，分解成不同群體針對(duì)運(yùn)營(yíng)，從而使企業(yè)能更有效的獲取客戶、使客戶更加滿意、留住客戶成為高價(jià)值客戶、避免客戶流失。

數(shù)據(jù)一覽

數(shù)據(jù)形狀為：542k 行x 8列，8個(gè)字段分別為發(fā)票號(hào)，發(fā)票日期，商品碼，商品描述，數(shù)量，單價(jià)，顧客ID，國家。

R(Recency): 表示客戶最近一次購買的時(shí)間距離現(xiàn)在有多遠(yuǎn)

F(Frequency): 表示用戶在定義時(shí)間段內(nèi)購買產(chǎn)品或服務(wù)的次數(shù)

M(Monetary): 表示用戶在定義時(shí)間段內(nèi)購買產(chǎn)品或服務(wù)的金額

按照每個(gè)指標(biāo)取值不同分為八類客戶，包括重要價(jià)值客戶、重要發(fā)展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶、一般價(jià)值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶等八類用戶

0.計(jì)算每單的總價(jià)，添加Amount列。查看整體數(shù)據(jù)情況，發(fā)現(xiàn)描述和顧客ID列有缺失值，顧客ID類型為浮點(diǎn)型不符合業(yè)務(wù)邏輯

8.求出每位顧客在時(shí)間周期內(nèi)消費(fèi)次數(shù)，得到F值，（數(shù)據(jù)源中一個(gè)訂單會(huì)包含多種產(chǎn)品，但是每種產(chǎn)品訂單都會(huì)產(chǎn)生一條記錄，注意去重）

9.表合并

df_data=pd.merge(df_f_2,df_f_3,on='InvoiceNo',how='left')

11.對(duì)得到三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分區(qū)，映射級(jí)別

按照RFM分值對(duì)顧客分類

2.客戶消費(fèi)情況

3.每個(gè)指標(biāo)的分布情況

綜上確定聚類K值為3

用K-Means進(jìn)行無監(jiān)督聚類后，可以看出整體分為三類，與RFM模型分類結(jié)果較為相似，可以重點(diǎn)關(guān)注偏離集群的幾個(gè)點(diǎn)，以及藍(lán)色類別中出現(xiàn)的幾個(gè)紅色類別數(shù)據(jù)，這部分與RFM模型的差異可能是由于RFM模型判斷時(shí)間的主觀性造成的，在實(shí)際建模的過程中需要再考慮一下RFM的分級(jí)條件。

三、【知識(shí)分享】RFM模型與顧客生命周期管理（一）

作為一名電商的產(chǎn)品經(jīng)理，負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)主要是CRM...唉，在這個(gè)運(yùn)營(yíng)無腦，公司不給錢的年代，做CRM簡(jiǎn)直是個(gè)絕對(duì)苦勞無功勞的活。這讓典型摩羯座的顧阿姨怎么辦...

在瑣碎的日常工作之外，需要適度的額外學(xué)習(xí)與整理來充實(shí)自己。應(yīng)周會(huì)分享的契機(jī)，自己找了網(wǎng)上與書上與CRM有關(guān)的材料，做出了這份“RFM模型與顧客生命周期管理”的屁屁踢~借這個(gè)平臺(tái)與大家分享。

RFM模型與顧客生命周期管理

RFM模型是顧客關(guān)系管理中最常用的一個(gè)模型，因其具有普適性，可幫助那些基礎(chǔ)CRM運(yùn)營(yíng)同學(xué)在不具備專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘能力前就能運(yùn)用此類方法。

內(nèi)容會(huì)圍繞四部分展開：

第一部分對(duì)RFM模型進(jìn)行內(nèi)涵闡述；第二部分對(duì)RFM的運(yùn)用方法進(jìn)行說明；第三部分是對(duì)第二部分的承接，顧客細(xì)分后就需要對(duì)顧客放入具體的生命周期中；第四部分，闡述如何對(duì)不同生命周期的顧客進(jìn)行營(yíng)銷。

一.RFM模型

在進(jìn)入第一部分前，我們先問問自己為何要進(jìn)行客戶細(xì)分？

與團(tuán)隊(duì)管理一樣，團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)只有個(gè)位數(shù)的時(shí)候，大家靠默契就能運(yùn)作；當(dāng)團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)到達(dá)兩位數(shù)時(shí)，需要規(guī)章制度對(duì)職場(chǎng)行為進(jìn)行規(guī)制以確保穩(wěn)定；當(dāng)團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)到達(dá)三位數(shù)時(shí)，需要企業(yè)文化與企業(yè)精神讓員工在“靈”的層面理解公司愿景。

簡(jiǎn)短地用假大空的話說了說意義，下面我們?cè)敿?xì)闡述RFM模型：

表給中還給出了影響指標(biāo)變化的因素與指標(biāo)的應(yīng)用場(chǎng)景。這個(gè)后文會(huì)繼續(xù)詳述。

1. 最近一次消費(fèi)（Recency）

最近一次消費(fèi)的計(jì)算方式是以計(jì)算當(dāng)日減去顧客上一次在店鋪的消費(fèi)日期。計(jì)算時(shí)取付款時(shí)間更為準(zhǔn)確。

我們可以很容易地理解到：R值越小，說明顧客下單間隔越小。如果R值為0，則可以說明該顧客天天在本店鋪下單；如果R值很大，則可認(rèn)為該顧客已經(jīng)遺忘了本店鋪，就算是買東西也想不到來本店鋪買。

我們來舉個(gè)栗子：文中的柱狀圖取了某店鋪三年內(nèi)的R值分布情況。從形狀來看，呈現(xiàn)周期性且規(guī)律型的波浪型，且振幅隨著時(shí)間的延長(zhǎng)而變小。店鋪對(duì)客戶的營(yíng)銷有著穩(wěn)定的季節(jié)性，從圖表看，大概是統(tǒng)計(jì)周期的每年的第二個(gè)月，在這個(gè)月能吸引顧客下單，故R值在當(dāng)月占比會(huì)特別高。

2. 消費(fèi)頻率（Frequency）

消費(fèi)頻率的高低是客戶對(duì)品牌忠誠度（如：旗艦店）與店鋪忠誠度的體現(xiàn)。

然而，決定消費(fèi)頻率高低的一個(gè)重大因素是品類寬度。如：對(duì)手機(jī)、電腦等3C類別商品，平均購買周期可能在1年左右；而對(duì)于紙巾、零食等流百類商品，平均購買周期可能只有1周甚至更短。因此，跨品類進(jìn)行F值的比較是沒有意義的。

對(duì)于大平臺(tái)而言，其涉及的售賣品類會(huì)比較豐富；而對(duì)于一般小平臺(tái)而言，一般只會(huì)涉足某一細(xì)分品類。平臺(tái)畢竟有限，故對(duì)于一般網(wǎng)店而言，會(huì)將F值用顧客的“累計(jì)購買次數(shù)”替換。

我們來舉個(gè)栗子：文中的柱狀圖統(tǒng)計(jì)了一段時(shí)間內(nèi)顧客到店消費(fèi)的次數(shù)分布。新客（購買一次）占比為65.6%，老客（購買超過一次）占比為34.4%。購買超過4次以后，流失達(dá)到穩(wěn)定。故CRM運(yùn)營(yíng)童鞋要考慮如何對(duì)顧客進(jìn)行營(yíng)銷，使其在店鋪購買可達(dá)4次。

3. 消費(fèi)金額（Monetary）

消費(fèi)金額統(tǒng)計(jì)的是某一顧客在一段時(shí)間內(nèi)的累計(jì)消費(fèi)金額。數(shù)值越大，代表顧客對(duì)店鋪的價(jià)值貢獻(xiàn)和消費(fèi)能力越高。

由于統(tǒng)計(jì)周期較長(zhǎng)，不利于對(duì)于應(yīng)時(shí)性的分析。故：對(duì)一般店鋪而言，一般選擇客戶在店鋪的累計(jì)購買次數(shù)與客單價(jià)替代原始的M值定義。

我們來舉個(gè)栗子：文中的柱狀圖統(tǒng)計(jì)了一段時(shí)間內(nèi)某個(gè)消費(fèi)區(qū)間內(nèi)的客戶數(shù)與消費(fèi)金額。累計(jì)消費(fèi)1000元以下的客戶占比為65%（近2/3），貢獻(xiàn)的店鋪收入比例占31.6%（近1/3）。在“二八法則”中，我們提到說20%的顧客貢獻(xiàn)店鋪80%的收入——其背后含義即說明，小部分忠誠顧客貢獻(xiàn)了店鋪主要的營(yíng)收。圖表就是對(duì)這一法則的現(xiàn)實(shí)證明。

四、用戶體系搭建（二）——如何用RFM劃定用戶層級(jí)

RFM是很傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型，幾乎所有文章都會(huì)提到它，然而市面上RFM模型很多只是講解了如何通過RFM解決和劃定用戶群體，但是很少有詳細(xì)說明RFM模型的計(jì)算方式，本文講解RFM模型的含義及應(yīng)用以及如何使用SPSS計(jì)算RFM模型。

1、RFM模型概述

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該機(jī)械模型通過一個(gè)客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價(jià)值狀況。（摘自百度百科）

以上是百度百科對(duì)RFM模型的描述，說的比較復(fù)雜，簡(jiǎn)單的來講RFM是通過統(tǒng)計(jì)用戶最近購買時(shí)間（R），購買的次數(shù)（F），購買的金額（M）這三個(gè)維度來描述用戶在群體中的位置。對(duì)于這三個(gè)維度的描述具體如下：

基于這三個(gè)維度，將每個(gè)維度分為高低兩種情況，我們構(gòu)建出了一個(gè)三維的坐標(biāo)系。

通過圖表很直觀的發(fā)現(xiàn)，我們把客戶分為了2的三次方也就是8個(gè)群體。

2、RFM模型取數(shù)方法

根據(jù)RFM模型的定義，我們可以很容易的推導(dǎo)出，RFM模型的數(shù)據(jù)取數(shù)內(nèi)容主要包括三個(gè)字段即：最近購買時(shí)間、最近購買次數(shù)、消費(fèi)金額。但是在實(shí)際工作中也會(huì)有問題是我們要計(jì)算每個(gè)用戶的購買時(shí)間、購買次數(shù)費(fèi)事費(fèi)力，所以一般也可以通過統(tǒng)計(jì)訂單來進(jìn)行計(jì)算。

當(dāng)我們通過訂單進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)需要包含以下字段

當(dāng)我們準(zhǔn)備好以上數(shù)據(jù)時(shí)就可以開始準(zhǔn)備計(jì)算RFM模型

考慮不少人不是很了解SPSS，下面也將包含一些SPSS基礎(chǔ)功能的講解

1、設(shè)置度量標(biāo)準(zhǔn)

SPSS分為數(shù)據(jù)視圖和變量視圖，在開始前需要在變量視圖中設(shè)置數(shù)據(jù)類型

SPSS中數(shù)據(jù)類型包括度量、名義、序號(hào)，

2、設(shè)置變量類型及寬度

變量類型是定義該變量是何種類，點(diǎn)擊類型彈出變量類型選擇彈窗

寬度定義變量的展示位數(shù)，對(duì)于Order_id、User_id等需要注意變量長(zhǎng)度，讓這兩個(gè)字段完全展示。

另外對(duì)于，Create_time這一字段應(yīng)選用日期這一類型并選擇yyyy:mm:dd

我們可以直接將excel里的數(shù)據(jù)直接復(fù)制過來。

4、選擇分析模型分析