数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分-沈浩老师
RFM模型在客户分类中的应用.
RFM 模型在客户分类中的应用一.模型简介1.模型目标 :用 RFM 模型将顾客购置行为转变为 3 个指标 :近来一次花费、花费频率、花费金额。
而后用量化的数据与之对应,比如 :111;223。
经过该数据直观的判断客户的优劣。
2.基本观点 :R(Recency 近来一次花费F(Frequency 花费频率M(Monetary 花费金额3.模型成立 :R(近来一次花费 F(花费频率 M( 花费金额第一档 1-7 天 10 次以上 1600 以上第二档 8-30 天 3-9 次 400-1599第三档 31 天以上 1-2 次 0-399将第一档记为 1,第二档记为 2,第三档记为 3。
可获取每个顾客在 RFM 模型中的对应数组。
比如 :近来一次花费在 7 天内 ,且两个月总花费为 5 次,花费金额为 1000 的顾客 , 在 RFM 模型中的对应数组为 122。
明显 ,数字较小的顾客是相对优良的比方111,122,数字较大的顾客是相对低质的比方 223,333。
这样我们就获取了 3*3*3 一共 27 类顾客 ,在工作中能够选用指定属性的顾客进行营销。
比如 :想对一段时间没买商品 ,可是历史记录很好地顾客进行激活 ,就选用 211 或311 的顾客 ;想对购置频率许多的顾客进行奖赏则选用 212,312等。
又对这 27 类顾客进一步进行聚类剖析,将其归为 S 级、 A-E 六个等级。
S000D232A111D321A121D331B122E133B211E233B221E322C131 E 332 C 132 E 333 C 222 C 231A-E 五个等级是从模型中的 27 个分类得来 ,S 级表示有异样花费行为 ,为公司带来极高的收入的顾客 (当前该级别就一位 ,是购置好奇纸尿布花销 45W 的顾客并由此得出不一样评级顾客散布图以下。
(数据源全部顾客购置数据。
贡献较小的 E 类顾客占到了 71%,贡献较大的 4 类顾客占比 29%。
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例，用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。
RFM模型通过对客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）进行分析，将客户分成不同的细分群组，以便企业可以有针对性地开展营销活动。
首先，我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。
1. Recency（最近一次购买时间）：根据客户最近一次购买时间的间隔，可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。
活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户，他们对于企业来说非常有价值，因为他们可能是经常下单的忠实客户，或者是对新产品感兴趣的潜在客户。
不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户，他们的购买意愿降低，可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。
休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户，他们已经很久没有购买了，通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。
3. Monetary（购买金额）：根据客户的购买金额，可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。
高价值客户是指购买金额较大的客户，他们对于企业来说非常有价值，可以为企业带来较高的利润。
中等价值客户是指购买金额适中的客户，他们对于企业来说也是重要的资产，可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。
低价值客户是指购买金额较小的客户，他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。
通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析，可以将客户分为不同的细分群组，例如：1.VIP客户群：最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户，是企业最重要的客户群体。
企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度，并提高他们的购买额。
3.潜力客户群：最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户，虽然购买频率较低，但购买金额较高，有很大的潜在商机。
RFM模型原理及操作实践
RFM模型原理及操作实践RFM模型是一种市场细分工具，用于分类和评估客户价值。
RFM模型根据客户的消费行为和交易历史，将客户划分为不同的组群，以便公司可以更好地了解其客户，并做出精确的市场决策。
RFM代表着Recency（最近一次交易的时间）、Frequency（交易频率）和Monetary（交易金额）三个指标。
Recency（最近一次交易的时间）：这个指标衡量了客户最近一次交易的时间点。
最近交易的客户往往更有可能再次购买，因此对于公司来说，这些客户应该被优先考虑。
Frequency（交易频率）：这个指标衡量了客户的购买频率。
购买频率高的客户往往对公司来说价值更高，因为他们为公司带来了更多的销售额。
Monetary（交易金额）：这个指标衡量了客户的平均交易金额。
高价值客户不仅交易频率高，还会在每次交易中花费更多的金额，因此他们对公司来说是非常有价值的。
在实践中，RFM模型的操作可以分为以下几个步骤：1.数据准备：首先，需要收集客户的交易数据。
这些数据应包括交易日期、交易金额和客户ID等关键信息。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，排除重复数据、错误数据和不完整数据。
确保数据的准确性和完整性。
3. RFM计算：根据收集到的交易数据，计算每个客户的Recency、Frequency和Monetary指标。
Recency可以使用距离最近交易的时间间隔来表示，Frequency可以表示为单位时间内的交易次数，Monetary可以表示为单位时间内的平均交易金额。
4. 分组划分：根据Recency、Frequency和Monetary指标，将客户分成不同的组群。
可以使用分位数法、K-means聚类等方法进行分组划分。
根据实际情况，可以将客户划分为高价值客户、中等价值客户和低价值客户等。
5.价值分析：对每个客户群体进行价值分析，了解不同客户群体的价值特征和购买偏好。
通过这些分析结果，可以为不同的客户群体制定个性化的市场策略，提高客户满意度和业务收益。
rfm区分客户的经典案例
如何通过RFM模型区分优质客户，实现精准营销RFM模型是一种经典的客户分类方法，可以帮助企业识别出优质客户、挽留潜在流失客户，并制定更加精准的营销策略。
下面我们就来详细介绍一下如何通过RFM模型区分优质客户。
1. 什么是RFM模型RFM模型是根据客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、消费金额（Monetary）等三个维度来对客户进行分类的一种模型。
其原理是通过对客户消费行为的分析，将客户分为不同的层次，从而制定出不同的营销策略。
2. 如何应用RFM模型2.1 Recency“Recency”是客户最近一次购买时间的缩写，对于统计分析来说，数据越新，信息价值越高。
客户最近一次购买时间越近，说明客户的购买意愿越强，对于企业来说，应该更加重视这些客户的留存。
2.2 Frequency“Frequency”是购买频率的缩写，即指客户在一段时间内购买的次数。
频繁购买的客户通常是企业的忠实客户，因此对于这类客户，企业应该给予更多的关注和回扣，以增强客户的忠诚度和粘性。
2.3 Monetary“Monetary”是指客户在一段时间内的消费金额。
高价值客户通常是企业的利润贡献者，因此企业应该针对这类客户制定更个性化的营销策略，以提高客户转化率和满意度。
3. 如何推行RFM模型在应用RFM模型进行客户分类时，企业应该考虑以下几个方面：3.1 数据采集为了做好RFM模型的应用，企业必须妥善管理客户数据，确保客户数据的真实、准确和完整。
3.2 统计分析采用统计分析方法，对客户分类进行分析和评估，制定出针对不同客户层次的营销策略。
3.3 实施营销根据RFM模型分析的结果，制定出针对不同客户层次的精准营销策略，以提高客户转化率和满意度。
总之，通过RFM模型，企业可以更加全面、深入地了解客户需求和行为，找出优质客户并制定针对性的精准营销策略，从而增强企业的市场竞争力和盈利能力。
用户运营如何用RFM模型实现用户分层管理（附案例）
⽤户运营如何⽤RFM模型实现⽤户分层管理（附案例）RFM模型，应⽤到⽤户运营中，实现⽤户分层分析和管理（案例）哈喽，⼤家晚上好，我是彦晨。
最近有点懒，好久没更⽂了哈哈哈。
前⼀段时间，有个⼩伙伴说，想把RFM模型应⽤到实际的⽤户运营⼯作中，但是因为之前没做过。
虽然看了很多理论性⽂章，也都明⽩原理，但具体操作中，还是很多问题，不知道如何下⼿。
不知道有没有⼩伙伴也遇到同样的问题呢？今天晚上突然想起，就写写这个。
这篇⽂章将会分两部分。
第⼀部分，简单回顾⼀下RFM这个典型模型，第⼆部分，找些数据，具体操作⼀下整个过程。
希望这篇⽂章对你们有所启发，或者能直接⽤得上就更好了。
⼀、RFM回顾在以⽤户价值来做⽤户模型当中，其实是有两个⽅向。
⼀个是基于⽤户⽣命周期，也就⽤户在产品内的成长路径进⾏的⽣命周期模型的搭建。
另⼀个就是基于⽤户关键⾏为进⾏搭建。
其中RFM模型是最典型的，是衡量⽤户价值和⽤户创利能⼒的⼀个重要的⼯具和⼿段，早被⼴泛应⽤在各个⾏业中了。
有很多⽂章详细介绍RFM模型的，这⾥我就不细写了，简单带过。
RFM的含义：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。
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。
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。
RFM模型根据客户活跃程度和交易⾦额的贡献，进⾏客户价值细分8类客户。
如下图，↑”表⽰⼤于均值，“↓”表⽰⼩于均值RFM模型实现⽤户分层⼆、数据实践因为⼿头上没有很典型的RFM 数据，只有某⽹站3万条最近3周⽤户（登录次数、停留时间、下单数分别当做R、F、M使⽤），也⽆所谓，反正是练习，就⽤这些数据来操作，主要讲讲操作过程和⽅法。
这数据我会放在公众号（lime017）⾥，后台回复“RFM”获取。
基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘
基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘引言：随着航空业的飞速发展，航空公司竞争激烈，吸引和留住高价值客户成为了重要的策略之一。
客户价值分析和挖掘是帮助航空公司发现潜在高价值客户，了解其需求和偏好，进而制定个性化的营销策略的重要工具。
在这篇文章中，我们将介绍基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘的重要性和方法。
一、航空公司客户价值分析的重要性1. 获取洞察力：通过对航空公司内部和外部的数据进行分析，可以获取关于客户行为、偏好和利润贡献的洞察力。
这些洞察力可以帮助航空公司了解客户的特征，预测客户的行为，进而制定更有针对性的销售和营销策略。
2. 客户细分：通过客户价值分析，航空公司可以将客户细分为不同的群体，如高价值客户、中价值客户和低价值客户。
这样，航空公司可以针对不同的细分群体制定不同的策略，提高客户的满意度和忠诚度。
3. 营销策略优化：通过客户价值分析，航空公司可以了解客户的需求和偏好，进而进行个性化的营销。
这样可以提高客户的满意度和忠诚度，增加客户的购买频率和金额，最终提升销售和利润。
二、基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘方法1. 数据收集与清洗：首先，航空公司需要收集和整理各个渠道的客户数据，包括个人信息、购买记录、消费行为等。
然后，对数据进行清洗和预处理，排除异常值和缺失值，确保数据的质量和准确性。
2. 数据探索与分析：在数据清洗完成后，航空公司可以使用不同的数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析和分类模型等，对数据进行探索和分析。
通过挖掘隐藏在数据中的模式和规律，航空公司可以了解客户的行为模式和偏好。
3. 客户价值评估：通过对客户数据的分析，航空公司可以计算每个客户的价值指标，如RFM模型（最近一次购买时间、购买频率和购买金额）、客户生命周期价值（CLV）等。
这些指标可以帮助航空公司确定客户的重要性和价值，并制定相应的营销策略。
4. 客户细分与个性化营销：根据客户价值评估的结果，航空公司可以将客户细分为不同的群体，并针对不同群体制定不同的营销策略。
_基于改进RFM模型的电子商务客户细分
它通过三个属性值来描述客户的重要程度和客户类型 ， 即最 （ R ） ， （ F ） ， 近购买时间 某一期间内购买的次数 某一期间内购 它主要用于传统零售行业 ， 在反应客户购买 买的总金额（ M） 。 偏好方面具有良好的表征性 ， 研究发现 R 越小（ 或 F 越大或 M 值越大） ， 客户越有可能与企业达成新的交易 ， 常用于数据挖 掘客户细分。 1． 3 技术 改进的 RFP 模型背景 国外学者认为客户细分模型的构建直接影响到数据挖掘
max ｛ X ij ｝ － min ｛ X ij ｝
0
引言
（ Recency， Frequency， Profit） 模型， 然后收集并清洗了某 B2C 电子商务企业（ 如卓越网、 苏宁易购等 ） 的销售数据， 对 RFM Means 聚 类 分 模型 和 RFP 模 型 进 行 聚 类 效 果 较 好 的 K［8 － 10 ］ ， 析 最后比较两种模型效果 ； 同时针对利润分析， 提出了 相应的营销策略， 能够为大型电子商务企业或者购物网站以 及其他销售行业提供客户区分依据 。 1． 2 RFM 模型背景 RFM 模型是客户关系管理领域中的一种定量分析模型 ，
*
Abstract: It is essential to classify Ecommerce customers accurately and take suitable marketing strategy for the development of Ecommerce． Based on the RFM ( Recency， Frequency， Monetary) model used in customer classification of Means clustering method was used to traditional retail， the total profit attributes were introduced to set RFP model and Kanalyze customers of a firm in Ecommerce and compared with the RFM model． The relevance of model attributes impact on clustering results was analyzed． Finally， the paper gets six conclusions about the comparison between the both models and puts forward four strategies for ECommerce and other sales industries． Key words: Ecommerce; data mining; RFM ( Recency， Frequency， Monetary ) model; cluster analysis; customer classification
从“RFM模型与客户细分”中来看待如何做好农资分销
从“RFM模型与客户细分”中来看待如何做好农资分销如果作为一家大型超市的市场经理，在既定的促销预算里，只能从6万交易会员中挑选1万人进行直邮目录营销，你会如何选择？不少人往往会把客户在一定时间内的消费金额作为关键指标，对6万会员进行高低排序，并将排名靠前的1万名会员作为目录营销的主要对象。
这个方法假设消费金额最大的客户，是最有价值的客户——不一定！比如，一个消费能力足够高的客户，常常会出现在多个商家的重要客户名单上，如果在短时间内，他收到多个商家的促销产品册，你的资料被随手扔进垃圾筒的概率要高得多；而消费能力低的客户受到竞争商家的影响反而小，信件的拆阅率反倒更高。
虽然信件一旦被拆开，消费能力高的客户的购买金额将远远超过消费能力低的客户，但是决定你的促销最终的总收益金额将来自两类客户在信件拆阅率与支付能力的中和结果。
因此到底该如何选择？——RFM模型综合考虑了一些因素。
一、RFM模型RFM模型的目的是想构建一个综合考虑了顾客R（最近消费）、F（消费次数）、M（消费金额）的模型，来找出价值最大的客户群，以便对价值客户进行营销行为，和对其他客户的管理跟进工作。
1. RFM指标RFM模型即利用顾客过去的消费行为：最近消费（Recency）、消费次数（Frequency）、消费金额（Monetary）来估计顾客未来消费的可能性，从而对顾客进行准确的识别和评估。
•最近消费：即顾客最近一次的消费的时间。
实践表明，消费时间越近的客户进行下一次消费行为的可能性就越大。
上一次消费时间越近的顾客是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
它的重要性来源于一个营销哲学：与顾客建立长期的关系不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。
•消费次数：即限定时期内消费者消费的次数，根据这个指标，可以把顾客分成若干个等级，相当于一个“忠诚度的阶梯”（loyalty ladder），最常买的顾客，就是忠诚度最高的客户。
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这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！
兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！
RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT
因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。
先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）
∙一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；
∙Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足
∙海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；
∙数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。
一方面是处理费时，一方面可能就只能这台电脑处理，不能几台电脑同时操作；
∙多带来不同，这是我一直强调的体验。
所以海量数据需要用到抽样技术，用来查看数据和预操作，记住：有时候即使样本数据正常，也可能全部数据有问题。
建议数据分隔符采用“|”存储；
∙如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好的沟通机制；
∙数据挖掘会面临数据字典和语义层含义理解，在MetaData元数据管理和理解上下功夫会事半功倍，否则等数据重构完成发现问题又要推倒重来，悲剧；
∙每次海量大数据挖掘工作时都是我上微博最多的时侯，它真的没我算的快，只好上微博等它，哈哈！
传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考：
这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流：
数据结构完全满足RFM分析要求，一个月的数据就有3千万条交易记录！
我们先用挖掘工具的RFM模型的RFM汇总节点和RFM分析节点产生R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)；
接着我们采用RFM分析节点就完成了RFM模型基础数据重构和整理；
现在我们得到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score；这里对RFM得分进行了五等分切割，采用100、10、1加权得到RFM得分表明了125个RFM魔方块。
传统的RFM模型到此也就完成了，但125个细分市场太多啦无法针对性营销也需要识别客户特征和行为，有必要进一步细分客户群；
另外：RFM模型其实仅仅是一种数据处理方法，采用数据重构技术同样可以完成，只是这里固化了RFM模块更简单直接，但我们可以采用RFM构建数据的方式不为RFM也可用该模块进行数据重构。
我们可以将得到的数据导入到Tableau软件进行描述性分析：（数据挖掘软件在描述性和制表输出方面非常弱智，哈哈）
我们也可以进行不同块的对比分析：均值分析、块类别分析等等
这时候我们就可以看出Tableau可视化工具的方便性
接下来，我们继续采用挖掘工具对R、F、M三个字段进行聚类分析，聚类分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法：
这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三个变量还是要进行变换，因为R、F、M三个字段的测量尺度不同最好对三个变量进行标准化，例如：Z得分（实际情况可以选择线性插值法，比较法，对标法等标准化）！另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！
有资料研究表明：对RFM各变量的指标权重问题,Hughes,Arthur认为RFM在衡量一个问题上的权重是一致的,因而并没有给予不同的划分。
而Stone,Bob通过对信用卡的实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重；
这里我们采用加权方法：WR=2 WF=3 WM=5的简单加权法（实际情况需要专家或营销人员测定）；具体选择哪种聚类方法和聚类数需要反复测试和评估，同时也要比较三种方法哪种方式更理想！
下图是采用快速聚类的结果：
以及kohonen神经算法的聚类结果：。