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RFM客戶(hù)價(jià)值模型（RFM客戶(hù)價(jià)值模型實(shí)驗(yàn)報(bào)告）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 05:32:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 129

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于RFM客戶(hù)價(jià)值模型的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、RFM模型分析與客戶(hù)細(xì)分
2、《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》筆記之-航空公司客戶(hù)價(jià)值分析（1）
3、基于RFM模型用戶(hù)價(jià)值分析（K-Means聚類(lèi)）
4、rfm怎么計(jì)算

RFM客戶(hù)價(jià)值模型（RFM客戶(hù)價(jià)值模型實(shí)驗(yàn)報(bào)告）

一、RFM模型分析與客戶(hù)細(xì)分

RFM模型分析與客戶(hù)細(xì)分

根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)研究所Arthur Hughes的研究，客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)中有三個(gè)神奇的要素，這三個(gè)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(hù)最近一次購(gòu)買(mǎi)的時(shí)間有多遠(yuǎn)，F(xiàn)(Frequency)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的金額。一般原始數(shù)據(jù)為3個(gè)字段：客戶(hù)ID、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間(日期格式)、購(gòu)買(mǎi)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(hù)細(xì)分，客戶(hù)等級(jí)分類(lèi)，Customer Level Value得分排序等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)!

這里再次借用@數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的RFM客戶(hù)RFM分類(lèi)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(gè)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(duì)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存和硬盤(pán)容量都有要求。

先說(shuō)說(shuō)對(duì)海量數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)處理的一點(diǎn)體會(huì)：(僅指?jìng)€(gè)人電腦操作平臺(tái)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(chǔ)單位，一般最好在外置電源移動(dòng)硬盤(pán)存儲(chǔ);如果客戶(hù)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(pán)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(guò)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(guò)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(shí)間占整個(gè)項(xiàng)目的70%，我這里說(shuō)如果是超大數(shù)據(jù)集可能時(shí)間要占到90%以上。一方面是處理費(fèi)時(shí)，一方面可能就只能這臺(tái)電腦處理，不能幾臺(tái)電腦同時(shí)操作;

多帶來(lái)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(lái)查看數(shù)據(jù)和預(yù)操作，記?。河袝r(shí)候即使樣本數(shù)據(jù)正常，也可能全部數(shù)據(jù)有問(wèn)題。建議數(shù)據(jù)分隔符采用“|”存儲(chǔ);

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

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

每次海量大數(shù)據(jù)挖掘工作時(shí)都是我上微博最多的時(shí)侯，它真的沒(méi)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(hù)僅是數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的一個(gè)小部分，假定我們拿到一個(gè)月的客戶(hù)充值行為數(shù)據(jù)集(實(shí)際上有六個(gè)月的數(shù)據(jù))，我們們先用IBM Modeler軟件構(gòu)建一個(gè)分析流：

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全滿(mǎn)足RFM分析要求，一個(gè)月的數(shù)據(jù)就有3千萬(wàn)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(duì)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(gè)RFM魔方塊。

傳統(tǒng)的RFM模型到此也就完成了，但125個(gè)細(xì)分市場(chǎng)太多啦無(wú)法針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)也需要識(shí)別客戶(hù)特征和行為，有必要進(jìn)一步細(xì)分客戶(hù)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(jiǎn)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(duì)比分析：均值分析、塊類(lèi)別分析等等

這時(shí)候我們就可以看出Tableau可視化工具的方便性

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

這時(shí)候我們要考慮是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三個(gè)變量還是要進(jìn)行變換，因?yàn)镽、F、M三個(gè)字段的測(cè)量尺度不同最好對(duì)三個(gè)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(xiàn)性插值法，比較法，對(duì)標(biāo)法等標(biāo)準(zhǔn)化)!另外一個(gè)考慮：就是R、F、M三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重該如何考慮，在現(xiàn)實(shí)營(yíng)銷(xiāo)中這三個(gè)指標(biāo)重要性顯然不同!

有資料研究表明：對(duì)RFM各變量的指標(biāo)權(quán)重問(wèn)題,Hughes,Arthur認(rèn)為RFM在衡量一個(gè)問(wèn)題上的權(quán)重是一致的,因而并沒(méi)有給予不同的劃分。而Stone,Bob通過(guò)對(duì)信用卡的實(shí)證分析,認(rèn)為各個(gè)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(jiǎn)單加權(quán)法(實(shí)際情況需要專(zhuān)家或營(yíng)銷(xiāo)人員測(cè)定);具體選擇哪種聚類(lèi)方法和聚類(lèi)數(shù)需要反復(fù)測(cè)試和評(píng)估，同時(shí)也要比較三種方法哪種方式更理想!

下圖是采用快速聚類(lèi)的結(jié)果：

以及kohonen神經(jīng)算法的聚類(lèi)結(jié)果：

接下來(lái)我們要識(shí)別聚類(lèi)結(jié)果的意義和類(lèi)分析：這里我們可以采用C5.0規(guī)則來(lái)識(shí)別不同聚類(lèi)的特征：

其中Two-step兩階段聚類(lèi)特征圖：

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

結(jié)果還不錯(cuò)，我們可以分別選擇三種聚類(lèi)方法，或者選擇一種更易解釋的聚類(lèi)結(jié)果，這里選擇Kohonen的聚類(lèi)結(jié)果將聚類(lèi)字段寫(xiě)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(gè)字段分類(lèi)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(shì)!結(jié)合RFM模型魔方塊的分類(lèi)識(shí)別客戶(hù)類(lèi)型：通過(guò)RFM分析將客戶(hù)群體劃分成重要保持客戶(hù)、重要發(fā)展客戶(hù)、重要挽留客戶(hù)、一般重要客戶(hù)、一般客戶(hù)、無(wú)價(jià)值客戶(hù)等六個(gè)級(jí)別;(有可能某個(gè)級(jí)別不存在);

另外一個(gè)考慮是針對(duì)R、F、M三個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化得分按聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，然后進(jìn)行綜合得分排名，識(shí)別各個(gè)類(lèi)別的客戶(hù)價(jià)值水平;

至此如果我們通過(guò)對(duì)RFM模型分析和進(jìn)行的客戶(hù)細(xì)分滿(mǎn)意的話(huà)，可能分析就此結(jié)束!如果我們還有客戶(hù)背景資料信息庫(kù)，可以將聚類(lèi)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)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》筆記之-航空公司客戶(hù)價(jià)值分析（1）

《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》筆記之-航空公司客戶(hù)價(jià)值分析（1）

面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，各個(gè)航空公司都推出更優(yōu)惠的營(yíng)銷(xiāo)方式來(lái)吸引更多的客戶(hù)，國(guó)內(nèi)某航空公司面臨旅客流失、競(jìng)爭(zhēng)力下降和航空資源未充分利用等經(jīng)營(yíng)危機(jī)

案例目標(biāo)：識(shí)別客戶(hù)價(jià)值，通過(guò)航空公司客戶(hù)數(shù)據(jù)識(shí)別不同價(jià)值的客戶(hù)

為了區(qū)分無(wú)價(jià)值客戶(hù)、高價(jià)值客戶(hù)，企業(yè)針對(duì)不同價(jià)值的客戶(hù)制定優(yōu)化的個(gè)性化服務(wù)方案，并制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略，將有限的營(yíng)銷(xiāo)資源集中于高價(jià)值客戶(hù)，對(duì)不同的客戶(hù)提供個(gè)性化的客戶(hù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的利潤(rùn)最大化目標(biāo)

分析客戶(hù)的價(jià)值首先想到的是RFM模型，那什么是RFM模型呢？

RFM模型是衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶(hù)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(guò)一個(gè)客戶(hù)的近期購(gòu)買(mǎi)行為、購(gòu)買(mǎi)的總體頻率以及花了多少錢(qián)3項(xiàng)指標(biāo)（最近消費(fèi)時(shí)間間隔（Recency）、消費(fèi)頻率（Frequency）和消費(fèi)金額（Monetary））來(lái)描述該客戶(hù)的價(jià)值狀況，從而識(shí)別出高價(jià)值的客戶(hù)；

但是RFM 模型并不適用所有的場(chǎng)景：

比如航空票價(jià)受到運(yùn)輸距離、艙位等級(jí)等多種因素影響，例如：一位購(gòu)買(mǎi)長(zhǎng)航線(xiàn)、低等級(jí)艙位票的旅客與一位購(gòu)買(mǎi)短航線(xiàn)、高等級(jí)艙的旅客相比，后者對(duì)于航空公司的價(jià)值可能更高，因此若用RFM模型去分析航空公司客戶(hù)，得出的結(jié)果一定是不準(zhǔn)確的

根據(jù)航空公司的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的分析模型：

我們選擇客戶(hù)在一定時(shí)間內(nèi)累積的飛行里程M和客戶(hù)在一定時(shí)間內(nèi)乘坐艙位對(duì)應(yīng)的折扣系數(shù)的平均值C兩個(gè)指標(biāo)代替消費(fèi)金額，考慮航空公司會(huì)員入會(huì)時(shí)間的長(zhǎng)短在一定長(zhǎng)度上影響客戶(hù)價(jià)值，所以在模型中增加客戶(hù)關(guān)系長(zhǎng)度L，作為區(qū)分客戶(hù)的另一指標(biāo)

書(shū)中將客戶(hù)關(guān)系長(zhǎng)度L、消費(fèi)時(shí)間間隔R、消費(fèi)頻率F、飛行里程M和折扣系數(shù)的平均值C五個(gè)指標(biāo)作為航空公司識(shí)別客戶(hù)價(jià)值指標(biāo) 記做 LRFMC 模型

航空公司 LRFMC 模型

L：會(huì)員入會(huì)時(shí)間距觀測(cè)窗口結(jié)束時(shí)間的月數(shù)

R：客戶(hù)最近一次乘坐公司飛機(jī)距觀測(cè)窗口結(jié)束的月數(shù)

F：客戶(hù)在觀測(cè)窗口內(nèi)乘坐公司飛機(jī)的次數(shù)

M：客戶(hù)在觀測(cè)窗口內(nèi)累計(jì)的飛行里程

C: 客戶(hù)在觀測(cè)窗口內(nèi)乘坐艙位所對(duì)應(yīng)的折扣系數(shù)的平均值

本案例采取聚類(lèi)的方法識(shí)別客戶(hù)價(jià)值，通過(guò)對(duì)航空公司客戶(hù)價(jià)值的LRFMC模型的五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行K-Means聚類(lèi)，從而識(shí)別出最有的價(jià)值的客戶(hù)

1）從航空公司數(shù)據(jù)源中進(jìn)行選擇性抽取與新增數(shù)據(jù)抽取分別形成歷史數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)

2）對(duì)步驟1中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析與預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)缺失值與異常值的探索分析，數(shù)據(jù)的屬性規(guī)約、清洗和變換

3）利用步驟2中形成的已完成數(shù)據(jù)預(yù)處理的建模數(shù)據(jù)，基于旅客價(jià)值LRFMC模型進(jìn)行客戶(hù)分群，對(duì)各個(gè)客戶(hù)群進(jìn)行特征分析，識(shí)別出有價(jià)值的客戶(hù)

4）針對(duì)模型結(jié)果得到不同價(jià)值的客戶(hù)，采取不同的營(yíng)銷(xiāo)手段，提供定制化的服務(wù)

未完待續(xù)......

三、基于RFM模型用戶(hù)價(jià)值分析（K-Means聚類(lèi)）

本次分析數(shù)據(jù)來(lái)源CDNow網(wǎng)站的用戶(hù)在1997年1月1日至1998年6月30日期間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)CD訂單明細(xì)，對(duì)訂單明細(xì)進(jìn)行RFM模型的K-Means 聚類(lèi)分析并提出運(yùn)營(yíng)策略建議

-- 每個(gè)數(shù)據(jù)一共4列，分別是用戶(hù)ID、訂單時(shí)間、訂單數(shù)量、訂單金額，數(shù)據(jù)類(lèi)型都是數(shù)值型

-- 刪除255個(gè)重復(fù)值

-- 共有80個(gè)，訂單數(shù)均為1，可能是未付款訂單或免費(fèi)活動(dòng)，沒(méi)有明顯價(jià)值，可以剔除

-- 數(shù)據(jù)集的時(shí)間在1997-01-01到1998-06-30日，因此將此次觀察日期定義為1998年6月30日

RFM模型的定義：R為最近一次下單時(shí)間，F(xiàn)為購(gòu)買(mǎi)頻次，M為購(gòu)買(mǎi)金額。提取所需要的字段信息：

-- 完成數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用K-means算法對(duì)客戶(hù)進(jìn)行聚類(lèi)

結(jié)合業(yè)務(wù)，分析客戶(hù)特征，分析客戶(hù)價(jià)值

-- 在K=4、5的時(shí)候SSE曲線(xiàn)趨于平緩，再用輪廓系數(shù)看一下

-- 選擇最高點(diǎn)K=4進(jìn)行聚類(lèi)

R：最近消費(fèi)時(shí)間 F：消費(fèi)頻次 M：消費(fèi)金額

經(jīng)分析，把客戶(hù)群體分為以下4類(lèi)：

第1類(lèi)人群：占比28.73%，RMF三個(gè)值都比較低，屬于低價(jià)值用戶(hù)

第2類(lèi)人群：占比3.6%，F(xiàn)和M較高，R低，屬于重要保持用戶(hù)

第3類(lèi)人群：占比67.52%（最多），R值較高，屬于一般發(fā)展用戶(hù)

第4類(lèi)人群：只有22人，F(xiàn)和M特別高，R低，屬于高價(jià)值的重要保持用戶(hù)

用戶(hù)特點(diǎn)及策略：

（1）重要保持用戶(hù)：

消費(fèi)次數(shù)（F）和消費(fèi)金額（M）高，最近消費(fèi)時(shí)間（R）低

是公司的高價(jià)值用戶(hù)，對(duì)公司貢獻(xiàn)最大，所占比例小，主要目標(biāo)是促進(jìn)提高滿(mǎn)意度，延長(zhǎng)用戶(hù)生命周期?？刹扇€(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，如設(shè)計(jì)VIP服務(wù)、提供高質(zhì)量產(chǎn)品、與客戶(hù)互動(dòng)了解情況等，促進(jìn)用戶(hù)回流。

（2）重要發(fā)展用戶(hù)：消費(fèi)次數(shù)（F）和消費(fèi)金額（M）低，最近消費(fèi)時(shí)間（R）高

此類(lèi)客戶(hù)當(dāng)前價(jià)值不高，但是所在比例最大，有發(fā)展?jié)摿?，主要目?biāo)是提升其購(gòu)買(mǎi)頻次和金額，可采取交叉銷(xiāo)售、個(gè)性化推薦、組合優(yōu)惠券等策略，提升單次購(gòu)買(mǎi)的訂單金額及促進(jìn)重復(fù)購(gòu)買(mǎi)。

（3）低價(jià)值用戶(hù)：

消費(fèi)次數(shù)（F）、消費(fèi)金額（M）和最近消費(fèi)時(shí)間（R）三個(gè)值都低

此類(lèi)用戶(hù)優(yōu)先級(jí)最低，可能在打折促銷(xiāo)、打造爆款時(shí)會(huì)進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)。

小結(jié)：各類(lèi)別用戶(hù)都明顯出現(xiàn)R值低的情況，說(shuō)明用戶(hù)留存較低，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景（CDNow在線(xiàn)CD零售平臺(tái)），屬于用戶(hù)消費(fèi)頻次高的場(chǎng)景，應(yīng)引起重視，找到產(chǎn)品問(wèn)題，提高用戶(hù)留存，培養(yǎng)用戶(hù)忠誠(chéng)度

四、rfm怎么計(jì)算

rfm模型是基于客戶(hù)行為的消費(fèi)分析模型，它通過(guò)客戶(hù)的最近一次消費(fèi)時(shí)間、客戶(hù)消費(fèi)的頻率和客戶(hù)消費(fèi)的金額來(lái)評(píng)估客戶(hù)價(jià)值。具體來(lái)說(shuō)，它由以下三個(gè)維度組成：

1）R（Recency）：最近一次消費(fèi)的時(shí)間，可以幫助企業(yè)分析客戶(hù)的最新消費(fèi)行為；

2）F（Frequency）：消費(fèi)的頻率，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣；

3）M（Monetary）：消費(fèi)的金額，可以幫助企業(yè)了解客戶(hù)的消費(fèi)能力。

通過(guò)計(jì)算上述三個(gè)維度，可以給每一位客戶(hù)打分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)價(jià)值的分級(jí)，以便合理地安排客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)策略。

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