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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】RFM模型(附python代码实现)

目录

算法原理

什么是RFM分析模型

何时进行RFM的模型分析

RFM模型分析适用于什么样的业务场景

RFM模型的作用

RFM模型重要指标

基于RFM模型进行客户细分

用RFM模型划分8类用户

解读用户类型

用户分层方法

如何建立RFM模型

利用FineBI搭建RFM模型

RFM模型可视化DashBoard应用

RFM模型扩展

SPSSPRO

根据用户类型设定营销策略

RFM模型案例操作

Python实现RFM模型

如何搭建企业自己的RFM模型?

优缺点

优点:

缺点:

 基于RFM模型的信用卡客户特征自动挖掘

1特征工程现状及问题

2基于RFM模型的自动数据挖掘方法研究

3基于RFM模型的自动数据挖掘过程

4效果分析

代码实现

python


 

算法原理

什么是RFM分析模型

RFM分析模型是一种用于客户细分和价值评估的常用工具。RFM代表了三个指标:最近一次购买(Recency)、购买频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。通过对这些指标的分析,可以将客户分为不同的细分群体,以便更好地了解客户行为和价值,并制定相应的营销策略。

具体来说,RFM分析模型的三个指标含义如下:

    最近一次购买(Recency):衡量客户最近一次购买产品或服务的时间间隔。较短的时间间隔通常表示客户更加活跃和忠诚。

    购买频率(Frequency):衡量客户在一段时间内购买产品或服务的次数。频繁购买的客户可能对产品或服务更感兴趣,并且具有更高的忠诚度。

    消费金额(Monetary):衡量客户在一段时间内购买产品或服务的总金额。较高的消费金额表示客户的价值更高。

通过将客户根据这三个指标进行细分,可以得到不同的RFM组合,例如高价值客户(高R、高F、高M)、流失客户(高R、低F、低M)等。这些细分群体可以帮助企业更好地了解客户特征、需求和行为,从而有针对性地制定营销策略࿰

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