rfm模型的三個指標(biāo)是什么

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于rfm模型的三個指標(biāo)是什么的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、RFM模型分析與客戶細(xì)分

• 2、數(shù)據(jù)分析方法3—RFM分析模型

• 3、會員系統(tǒng)RFM數(shù)據(jù)分析模型的什么是RFM數(shù)據(jù)分析模型

• 4、rfm是什么意思

一、RFM模型分析與客戶細(xì)分

RFM模型分析與客戶細(xì)分

根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫中有三個神奇的要素，這三個要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo)：最近一次消費(fèi)(Recency)、消費(fèi)頻率(Frequency)、消費(fèi)金額(Monetary)。

RFM模型：R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間有多遠(yuǎn)，F(xiàn)(Frequency)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的金額。一般原始數(shù)據(jù)為3個字段：客戶ID、購買時間(日期格式)、購買金額，用數(shù)據(jù)挖掘軟件處理，加權(quán)(考慮權(quán)重)得到RFM得分，進(jìn)而可以進(jìn)行客戶細(xì)分，客戶等級分類，Customer Level Value得分排序等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫營銷!

這里再次借用@數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的RFM客戶RFM分類圖。

本次分析用的的軟件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT

因?yàn)镽FM分析僅是項(xiàng)目的一個小部分分析，但也面臨海量數(shù)據(jù)的處理能力，這一點(diǎn)對計算機(jī)的內(nèi)存和硬盤容量都有要求。

先說說對海量數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)處理的一點(diǎn)體會：(僅指個人電腦操作平臺而言)

一般我們拿到的數(shù)據(jù)都是壓縮格式的文本文件，需要解壓縮，都在G字節(jié)以上存儲單位，一般最好在外置電源移動硬盤存儲;如果客戶不告知，你大概是不知道有多少記錄和字段的;

Modeler挖掘軟件默認(rèn)安裝一般都需要與C盤進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，至少需要100G空間預(yù)留，否則讀取數(shù)據(jù)過程中將造成空間不足

海量數(shù)據(jù)處理要有耐心，等待30分鐘以上運(yùn)行出結(jié)果是常有的現(xiàn)象，特別是在進(jìn)行抽樣、合并數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)重構(gòu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模過程中，要有韌性，否則差一分鐘中斷就悲劇了，呵呵;

數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)備階段和數(shù)據(jù)預(yù)處理時間占整個項(xiàng)目的70%，我這里說如果是超大數(shù)據(jù)集可能時間要占到90%以上。一方面是處理費(fèi)時，一方面可能就只能這臺電腦處理，不能幾臺電腦同時操作;

多帶來不同，這是我一直強(qiáng)調(diào)的體驗(yàn)。所以海量數(shù)據(jù)需要用到抽樣技術(shù)，用來查看數(shù)據(jù)和預(yù)操作，記住：有時候即使樣本數(shù)據(jù)正常，也可能全部數(shù)據(jù)有問題。建議數(shù)據(jù)分隔符采用“|”存儲;

如何強(qiáng)調(diào)一個數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目和挖掘工程師對行業(yè)的理解和業(yè)務(wù)的洞察都不為過，好的數(shù)據(jù)挖掘一定是市場導(dǎo)向的，當(dāng)然也需要IT人員與市場人員有好的溝通機(jī)制;

數(shù)據(jù)挖掘會面臨數(shù)據(jù)字典和語義層含義理解，在MetaData元數(shù)據(jù)管理和理解上下功夫會事半功倍，否則等數(shù)據(jù)重構(gòu)完成發(fā)現(xiàn)問題又要推倒重來，悲劇;

每次海量大數(shù)據(jù)挖掘工作時都是我上微博最多的時侯，它真的沒我算的快，只好上微博等它，哈哈!

傳統(tǒng)RFM分析轉(zhuǎn)換為電信業(yè)務(wù)RFM分析主要思考：

這里的RFM模型和進(jìn)而細(xì)分客戶僅是數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的一個小部分，假定我們拿到一個月的客戶充值行為數(shù)據(jù)集(實(shí)際上有六個月的數(shù)據(jù))，我們們先用IBM Modeler軟件構(gòu)建一個分析流：

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全滿足RFM分析要求，一個月的數(shù)據(jù)就有3千萬條交易記錄!

我們先用挖掘工具的RFM模型的RFM匯總節(jié)點(diǎn)和RFM分析節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary);

接著我們采用RFM分析節(jié)點(diǎn)就完成了RFM模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)重構(gòu)和整理;

現(xiàn)在我們得到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score;這里對RFM得分進(jìn)行了五等分切割，采用100、10、1加權(quán)得到RFM得分表明了125個RFM魔方塊。

傳統(tǒng)的RFM模型到此也就完成了，但125個細(xì)分市場太多啦無法針對性營銷也需要識別客戶特征和行為，有必要進(jìn)一步細(xì)分客戶群;

另外：RFM模型其實(shí)僅僅是一種數(shù)據(jù)處理方法，采用數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)同樣可以完成，只是這里固化了RFM模塊更簡單直接，但我們可以采用RFM構(gòu)建數(shù)據(jù)的方式不為RFM也可用該模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)。

我們可以將得到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Tableau軟件進(jìn)行描述性分析：(數(shù)據(jù)挖掘軟件在描述性和制表輸出方面非常弱智，哈哈)

我們也可以進(jìn)行不同塊的對比分析：均值分析、塊類別分析等等

這時候我們就可以看出Tableau可視化工具的方便性

接下來，我們繼續(xù)采用挖掘工具對R、F、M三個字段進(jìn)行聚類分析，聚類分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法：

這時候我們要考慮是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三個變量還是要進(jìn)行變換，因?yàn)镽、F、M三個字段的測量尺度不同最好對三個變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，例如：Z得分(實(shí)際情況可以選擇線性插值法，比較法，對標(biāo)法等標(biāo)準(zhǔn)化)!另外一個考慮：就是R、F、M三個指標(biāo)的權(quán)重該如何考慮，在現(xiàn)實(shí)營銷中這三個指標(biāo)重要性顯然不同!

有資料研究表明：對RFM各變量的指標(biāo)權(quán)重問題,Hughes,Arthur認(rèn)為RFM在衡量一個問題上的權(quán)重是一致的,因而并沒有給予不同的劃分。而Stone,Bob通過對信用卡的實(shí)證分析,認(rèn)為各個指標(biāo)的權(quán)重并不相同,應(yīng)該給予頻度最高,近度次之,值度最低的權(quán)重;

這里我們采用加權(quán)方法：WR=2 WF=3 WM=5的簡單加權(quán)法(實(shí)際情況需要專家或營銷人員測定);具體選擇哪種聚類方法和聚類數(shù)需要反復(fù)測試和評估，同時也要比較三種方法哪種方式更理想!

下圖是采用快速聚類的結(jié)果：

以及kohonen神經(jīng)算法的聚類結(jié)果：

接下來我們要識別聚類結(jié)果的意義和類分析：這里我們可以采用C5.0規(guī)則來識別不同聚類的特征：

其中Two-step兩階段聚類特征圖：

采用評估分析節(jié)點(diǎn)對C5.0規(guī)則的模型識別能力進(jìn)行判斷：

結(jié)果還不錯，我們可以分別選擇三種聚類方法，或者選擇一種更易解釋的聚類結(jié)果，這里選擇Kohonen的聚類結(jié)果將聚類字段寫入數(shù)據(jù)集后，為方便我們將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行均值分析和輸出到Excel軟件!

輸出結(jié)果后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel，將R、F、M三個字段分類與該字段的均值進(jìn)行比較，利用Excel軟件的條件格式給出與均值比較的趨勢!結(jié)合RFM模型魔方塊的分類識別客戶類型：通過RFM分析將客戶群體劃分成重要保持客戶、重要發(fā)展客戶、重要挽留客戶、一般重要客戶、一般客戶、無價值客戶等六個級別;(有可能某個級別不存在);

另外一個考慮是針對R、F、M三個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化得分按聚類結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，然后進(jìn)行綜合得分排名，識別各個類別的客戶價值水平;

至此如果我們通過對RFM模型分析和進(jìn)行的客戶細(xì)分滿意的話，可能分析就此結(jié)束!如果我們還有客戶背景資料信息庫，可以將聚類結(jié)果和RFM得分作為自變量進(jìn)行其他數(shù)據(jù)挖掘建模工作!

二、數(shù)據(jù)分析方法3—RFM分析模型

        對于一個新上線產(chǎn)品的前期運(yùn)營，我們一般的做法都是做活動、上新品、蹭熱點(diǎn)、做營銷、不斷地去拓展新的客戶。但是這種做法收效卻不容樂觀，真正獲取的用戶沒有幾個，最終都便宜了羊毛黨。其實(shí)客戶在不同階段的需求是不一樣的，有的客戶圖便宜，有的客戶看新品，有的客戶重服務(wù)。所以我們想要運(yùn)營好一個產(chǎn)品，就需要對客戶精細(xì)化運(yùn)營。

     精細(xì)化運(yùn)營最經(jīng)典的用戶分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用戶價值和用戶創(chuàng)新能力的經(jīng)典工具，主要是由用戶最近一次購買時間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額組成。

        RFM模型是衡量客戶價值和客戶潛在價值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消費(fèi)），F(xiàn)requency（消費(fèi)頻率），Monetary（消費(fèi)金額）組合而成，此模型對于運(yùn)營、銷售、財務(wù)、市場來說都比較重要。

R值（Recency）： 最近一次消費(fèi)

        表示用戶最近一次消費(fèi)距離現(xiàn)在的時間，消費(fèi)時間越近的客戶價值越大，1年前消費(fèi)過的用戶肯定沒有1月前消費(fèi)過的用戶價值大，是衡量用戶價值的一個指標(biāo)。

        基于R值的大小，可以看出上表中的客戶2是最有價值的，客戶3是最沒有價值的，但是如果就此說明客戶2是最有價值，而客戶3是沒有價值的是不成立的，對于客戶價值我們不能僅看R值，還需要考慮F值和M值。這里我們只舉出4個客戶為例，但在真實(shí)的客戶場景中，我們可以把客戶按照周、月、季、年等維度的占比詳細(xì)來觀察出R的趨勢變化。

F值（Frequency）： 消費(fèi)頻率

        消費(fèi)頻率是指用戶在統(tǒng)計周期內(nèi)購買商品的次數(shù)，經(jīng)常購買的用戶也就是熟客，其價值比偶爾來一次的客戶價值大

        基于F值的大小，可以看出客戶4的價值最大，客戶1的價值最小，但是如果考慮R值和M值就不能這樣認(rèn)為。其實(shí)客戶對于產(chǎn)品的復(fù)購的核心因素是類目。有的類目產(chǎn)品復(fù)購率高（食品類）主要是食品屬于易耗品，消耗周期短，購買的頻率高，相對容易產(chǎn)生重復(fù)性購買。而有的類目產(chǎn)品復(fù)購率低（家電類），消耗周期長，購買頻次低。建議在對F值進(jìn)行統(tǒng)計時對于不同的類目要有相應(yīng)的統(tǒng)計周期。

M值（Monetary）： 消費(fèi)金額

消費(fèi)金額是指用戶在統(tǒng)計周期內(nèi)消費(fèi)的總金額，體現(xiàn)了消費(fèi)者對于企業(yè)的價值。

        基于M值的大小，可以看出客戶4的價值最高，客戶1的價值最低，M值同上面的R值、F值類似，單一的值并不能說明客戶的好壞，三者結(jié)合才能更好地精細(xì)化用戶，對購買產(chǎn)品的用戶合理的分隔，采用不同的機(jī)制去運(yùn)營。

RFM模型的主觀細(xì)分

        根據(jù)RFM模型值得大小對客戶進(jìn)行細(xì)分，如下表所示，將客戶分為了8部分去運(yùn)營，對于不同的細(xì)分人群采取不同的運(yùn)營策略，在實(shí)際的應(yīng)用場景中，店鋪可以根據(jù)自己店鋪的實(shí)際情況來細(xì)分人群，購買人群多的就分多個人群，購買人群少的就少分幾個人群，具體的情況根據(jù)店鋪來定。

RFM模型的量化細(xì)分

        上面的模型細(xì)分主要是根據(jù)RFM值的大小進(jìn)行模糊的細(xì)分，而如果想要更細(xì)地對人群進(jìn)行劃分，就需要對RFM進(jìn)行量化處理，一般采用的方式有

1、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)定義權(quán)重

RFM值=a*R值+b*F值+c*M值

對于其中的權(quán)重a,b,c則需要經(jīng)驗(yàn)豐富的業(yè)務(wù)人員來判斷

2、歸一化處理

將RFM的值進(jìn)行歸一化處理，公式為

RFM值=R1值+F1值+M1值

上面的R1,F1,M1都是歸一化處理過后的值

3、AHP層次分析得出權(quán)重值

RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值

a1,a2,a3的值是AHP層次分析得出的權(quán)向量值

具體參考鏈接

最終按照得出值的大小進(jìn)行人群細(xì)分，得出不同的人群

三、會員系統(tǒng)RFM數(shù)據(jù)分析模型的什么是RFM數(shù)據(jù)分析模型

RFM 模型是會員管理領(lǐng)域里的一種會員消費(fèi)行為分析模型， 其中R近度(Recency） 代表最近購買時間，指上次購買至現(xiàn)在的時間間隔； F 頻度(Frequency)代表購買頻率，指的是某一期間內(nèi)購買的次數(shù)；M額度(Monetary) 代表總購買金額，指的是某一期間內(nèi)購買商品的金額。

RFM模型在反映會員購買偏好方面具有良好的表征性。

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn) R值越小，會員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 F值越大，會員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 M值越大，會員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 RFM 模型在反映會員價值方面同樣具有良好的表征性，它是衡量會員價值和會員創(chuàng)利能力的重要工具和手段。一卡易將該模型成功應(yīng)用于會員系統(tǒng)中，通過一個會員的近期購買行為、購買的總頻率以及購買的總金額等3項(xiàng)指標(biāo)來描述該會員的價值狀況。如果與該會員打交道的時間足夠長，也能夠較為精確地判斷該會員的長期價值（ 甚至是終身價值），通過改善3項(xiàng)指標(biāo)的狀況，從而為更多的營銷決策提供支持。 連鎖會員系統(tǒng)的‘統(tǒng)計分析’模塊運(yùn)用RFM模型做出‘會員RFM’，幫助使用者來了解會員的消費(fèi)行為和消費(fèi)的意向。

四、rfm是什么意思

rfm的意思是RFM模型。

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理（CRM）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)來描述該客戶的價值狀況。

最近一次消費(fèi)意指上一次購買的時候——顧客上一次是幾時來店里、上一次根據(jù)哪本郵購目錄購買東西、什么時候買的車，或在你的超市買早餐最近的一次是什么時候。

消費(fèi)金額：

消費(fèi)金額是所有數(shù)據(jù)庫報告的支柱，也可以驗(yàn)證“帕雷托法則”Pareto’s Law——公司80%的收入來自20%的顧客。它顯示出排名前10%的顧客所花費(fèi)的金額比下一個等級者多出至少2倍，占公司所有營業(yè)額的40%以上。

如看累計百分比的那一欄，我們會發(fā)現(xiàn)有40%的顧客貢獻(xiàn)公司總營業(yè)額的80%；而有60%的客戶占營業(yè)額的90%以上。最右的一欄顯示每一等分顧客的平均消費(fèi)，表現(xiàn)最好的 10%的顧客平均花費(fèi)1195美元，而最差的10%僅有18美元 。

理論上M值和F值是一樣的，都帶有時間范圍，指的是一段時間（通常是1年）內(nèi)的消費(fèi)金額，在工作中我認(rèn)為對于一般店鋪的類目而言，產(chǎn)品的價格帶都是比較單一的。

比如：同一品牌美妝類，價格浮動范圍基本在某個特定消費(fèi)群的可接受范圍內(nèi)，加上單一品類購買頻次不高，所以對于一般店鋪而言，M值對客戶細(xì)分的作用相對較弱。

以上就是關(guān)于rfm模型的三個指標(biāo)是什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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