最新客户细分精准化营销—RFM模型教程文件
rfm模型运营方案
rfm模型运营方案一、概述RFM模型是一种广泛应用于客户关系管理（CRM）领域的数据分析模型，通过分析客户的消费行为和交易数据，对客户进行分层并制定个性化的营销策略。
RFM模型的核心思想是通过客户最近一次购买（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）三个维度来评估客户的价值，进而识别出重要的高价值客户并针对性地进行精准营销。
本文将通过对RFM模型的分析，提出一套完整的RFM模型运营方案，以指导企业在实际营销活动中的应用。
二、RFM模型的原理和应用1. Recency（最近一次购买）Recency是指客户最近一次购买产品或服务的时间，这一指标反映了客户的忠诚度和活跃度。
通常来说，最近购买时间越短的客户越有可能成为高价值客户。
因此，对Recency进行评估可以更好地了解客户的购买行为和消费习惯，进而进行针对性的营销活动。
2. Frequency（购买频率）Frequency是指客户在一段时间内购买产品或服务的次数，这一指标反映了客户的消费能力和忠诚度。
购买频率高的客户通常更具有忠诚度，因此对这一指标的分析可以帮助企业了解客户的消费水平及需求，从而提供更好的购物体验和服务。
3. Monetary（购买金额）Monetary是指客户在一段时间内购买产品或服务的总金额，这一指标反映了客户的消费水平和付费能力。
购买金额较大的客户通常也是高价值客户，因此对这一指标的分析可以帮助企业了解客户的消费能力和需求，以及制定更有效的销售策略。
通过对Recency、Frequency和Monetary这三个维度的分析，企业可以找到高价值客户，了解他们的消费行为和偏好，从而制定更精准的营销策略，提供更优质的产品和服务，实现更高的销售额和利润。
三、RFM模型的应用场景RFM模型可以应用于各种不同的场景，包括线上和线下零售行业、电子商务平台、金融服务、餐饮行业等。
对于不同的行业和企业来说，RFM模型具有不同的应用价值和实际意义，可以帮助企业更好地了解自己的客户群体和消费行为，从而制定更有效的营销策略，提升客户忠诚度和客户满意度，增加企业的销售额和利润。
RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分
RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分RFM（Recency, Frequency, Monetary）分析是一种常用于客户细分的方法，它根据客户的购买行为来评估客户的价值，并将客户分成不同的组。
以下是RFM分析的基本步骤：步骤一：数据准备首先，需要收集客户的购买数据，包括每个客户的购买日期、购买频率以及购买金额。
这些数据可以从购买记录、交易日志或者其他相关数据库中获取。
步骤二：计算R值R值表示客户的最近一次购买的时间间隔。
计算每个客户最近一次购买与当前日期之间的时间间隔，并进行排名和分组。
通常情况下，R值越小，表示客户最近购买时间越近，价值越高。
步骤三：计算F值F值表示客户的购买频率，即在一定时间内的购买次数。
计算每个客户在一定时间内的购买次数，并进行排名和分组。
通常情况下，F值越大，表示客户购买频率越高，价值越高。
步骤四：计算M值M值表示客户的购买金额，即客户在一定时间内的总消费金额。
计算每个客户在一定时间内的购买总金额，并进行排名和分组。
通常情况下，M值越大，表示客户购买金额越高，价值越高。
步骤五：分组和细分将客户根据R、F和M的值进行分组和细分。
可以根据具体情况，将每个指标的排名分成几个等级，例如将R值分为五个等级（1为最近购买，5为最久购买），将F值和M值分别分为五个等级（1为最低频率或金额，5为最高频率或金额）。
然后，将每个客户的R、F和M值对应的等级组合起来，形成一个RFM等级，用于表示客户的综合价值。
步骤六：分析和行动分析每个RFM等级所代表的客户特征和行为，并根据细分结果制定相应的营销策略和行动计划。
例如，对于RFM等级为高的客户，可以开展定制化的促销活动，提供更高价值的服务和产品；对于RFM等级为低的客户，可以通过一些刺激措施来唤回流失客户。
总结：RFM分析是一种简单有效的客户细分方法，通过评估客户的购买行为和价值，可以帮助企业识别出不同价值的客户群体，并制定针对性的营销策略。
用户分层精细化运营-RFM模型-分类模型
用户分层精细化运营-RFM模型-分类模型
为什么引入RFM模型?
在营销活动中，每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同，寻找一种工具来辨别客户价值至关重要。
客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类，然后对客户进行个性化营销。
什么是RFM 模型?
RFM模型的三个指标：
R：最近一次消费（recency），代表用户距离当前最后一次消费的时间，当然是最近一次消费的时间距今越短越好，对我们来说更有价值，更可能有效的去触达他们。
F：消费频次（frequency），用户在一段时间内，在产品内的消费频次，重点是我们对一段时间的定义。
M：消费金额（monetary），代表用户的价值贡献。
每个轴设定一个中间值，高于中间值则为高，低于中间值则为低。
通过三个指标将用户分为8个类别。
RFM模型的使用场景
三个维度可根据需求进行变化：
R：最近一次登录时间、最近一次发帖时间、最近一次投资时间、最近一次观看时间
F：浏览次数、发帖次数、评论次数
M：充值金额、打赏金额、评论数、点赞数
互动行为：最近一次互动时间、互动频次、用户的互动次数；直播行为：最近一次观看直播时间、直播观看频次、观看直播累计时长；
内容行为：最近一次观看内容时间、观看内容频次、观看内容字数；
评论行为：最近一次评论时间、评论频次、累计评论次数等等等等。
会员运营团队的预算相对于庞大的用户规模，通常会捉襟见肘，所以当我们的预算不多，而且只能提供服务信息给小规模的重点用户时，RFM模型就派上用场了。
对不同用户采用不同券促销手段。
客户细分与高效CRM之RFM模型
2法则20good60soso20badrfm分析的步骤321客户现状分析rfm分析制定各个单位的具体营销促进战略与实践我们需要考虑的今后市场营销方向从大众到区分市场再到onetoone市场营销的必要性下出降生率信息量近20年来增长6倍db很重要数字化?电视频道200个以上?互联网?各种各样的广告空间etc由此可见从理解引发的沟通向行动引发沟通转变的重要性其他?价值观改变物信息顾客分类profiling了解顾客的生活方式targetingsegmentation数据量增加我们在消费生活中接受到的信息量已是过去20年的6倍大约每天可以收到3000条以上的信息overchoice可选项过多复杂化生活方式多样化生活场景分类看视频听音乐看电影读书主动拍照出国旅行买车结婚买房购物运动外出就餐换工作生孩子频率高育儿学习频率低吃饭丢钱包住院丧葬工作日常购物被动发生事故失业各象限中顾客的需求看视频听音乐看电影读书细节性主动拍照出国旅行结婚想要适合自己的的东西想要的欲望很强购物效率高频率运动买车只要求最好的买房外出就餐换工作学习低满足感即可满足追求效率育儿吃饭满足频率低感生孩子追求安稳住院丢钱包追求完美发生事故丧葬工作日常购物稳妥性被动失业
rfm客户分级运营方案
rfm客户分级运营方案导言客户关系管理（CRM）是企业管理的一项重要任务，而RFM（最近一次购买消费时间、消费频率、消费金额）模型则是一种常用的客户价值评估方法。
对客户进行RFM分析可以帮助企业更好地了解客户的行为特征，有效地识别高价值客户并开展相关的运营活动，从而提升客户忠诚度和企业的盈利能力。
本文将通过讨论RFM客户分级运营方案的相关概念、原理和实施步骤，展示如何利用RFM模型来进行客户分级运营，实现企业的营销目标。
一、RFM模型概述RFM模型是一种客户价值评估方法，它通过分析客户的最近一次购买消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）这三个维度，来对客户进行分级评估。
RFM模型的核心思想是，最近购买消费时间越近、消费频率越高、消费金额越大的客户，其价值越高。
1.1 Recency——最近一次购买消费时间Recency指的是客户最近一次购买产品或服务的时间。
在RFM模型中，Recency越大表示客户最近购买时间越久，其价值越低；而Recency越小表示客户最近购买时间越近，其价值越高。
通过Recency可以了解客户的购买频率和忠诚度，从而判断客户是否活跃，对企业的实际销售产生贡献。
1.2 Frequency——消费频率Frequency是指客户在一定时间内购买产品或服务的次数。
在RFM模型中，Frequency越大表示客户购买频率越高，其价值越高；而Frequency越小表示客户购买频率较低，其价值较低。
通过Frequency可以评估客户的忠诚度和消费活跃度，从而判断客户对企业的重要性。
1.3 Monetary——消费金额Monetary指的是客户在一定时间内总的消费金额。
在RFM模型中，Monetary越大表示客户总的消费金额越高，其价值越高；而Monetary越小表示客户总的消费金额较低，其价值较低。
通过Monetary可以评估客户的消费能力和对企业的贡献度，从而判断客户的实际价值。
RFM分析与精准客户营销
RFM分析与精准客户营销〖实训目的〗巩固RFM客户价值分析的原理；通过教师讲解与实践操作，使学生熟悉商派云CRM中RFM分析模块，能利用其进客户价值分析与客户精准营销。
〖实训内容与步骤〗1.进入商派云CRM-运营报表-客户属性分析-RFM分析，如下图所示。
图2.设置R、F、M三项的参数。
系统提供自动设置参数和手动设置两种方式。
这里采用的是基于均值比较的RFM分析，即用所有客户的R/F/M值分别与参数进行比较，得出类型值。
如下图图3.获得RFM分析结果。
当前网店共有3万多名客户，通过RFM分析，将所有客户归为8种类型。
如下图所示图4.查看不同客户价值类型的营销建议，如下图。
图6.选中某个客户价值类型，点击放大镜查看详细客户名单，进一步对该组客户进行定向精准营销。
如下图。
图〖实训提醒〗1. 淘宝的行业客户即指类目客户，对行业客户进行画像，能够帮助企业理解客户的基本属性、行为特点、偏好等，帮助网店标题设计、选词、上架类目选择、商品定价等；2. 生意参谋中，将行业客户分为“买家”、“卖家”和“搜索人群”三类，所谓行业客户即指类目客户。
“买家”和“搜索人群”两类行业客户特点不同，所以在进行画像时统计的属性项不通；3.无论对于行业客户、访客还是现有客户，在进行“客户画像”时候都应该尽量包含客户基本属性、交易行为和偏好属性三类数据。
〖思考与练习〗1.通过相关模块，查找某网店客户平均客单价、客户复购周期、客户平均购买频次，思考这三组数值在设置RFM参数时候有何意义？2.使用RFM分析法，为某家网店找出重要价值客户，并相应地设计针对这部分客户的营销活动。
讲企业局域网需求一、教学目标1、从用户角度分析企业局域网的功能需求，规划本课程的总任务。
2、从网管角度分析企业局域网应具有的功能，并明确网管岗位的技能要求。
3、对学生进行网管岗位职责教育。
二、重点难点1、企业局域网的功能需求分析2、网管岗位的技能要求应知1、网管岗位职责应会1、掌握企业局域网的功能需求三、教学方法1、进行企业需求分析，树立教学目标：企业网建设的目标、任务。
rfm模型中8类客户的营销策略
rfm模型中8类客户的营销策略RFM模型是一种常用的客户细分模型，它将客户按照最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）这三个指标进行评估和划分。
根据RFM模型，我们可以将客户分为8个不同的类别，每个类别代表了一种不同的客户特征和行为习惯。
针对每个类别的客户，我们可以制定相应的营销策略来提升他们的购买活跃度和忠诚度。
接下来详细介绍每个类别的营销策略。
1.重要价值客户（High-value customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较高并且购买金额较大。
对于这类客户，我们可以通过提供个性化的服务和产品推荐来增加他们的购买频率和金额。
可以使用VIP会员制度来激励他们保持高消费水平，并提供专属权益和优惠，提高他们的忠诚度。
2.最近流失客户（Recent churned customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较低但购买金额较高。
对于这类客户，我们需要注意他们的流失风险，并通过个性化的营销活动来留住他们。
可以发送特别优惠券或礼品，重建他们的购买兴趣。
同时，可以通过调查问卷了解原因，改善产品和服务。
3.高频忠诚客户（High-frequency loyal customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较高但购买金额相对较低。
对于这类客户，我们可以通过提供折扣券、积分奖励等激励措施来鼓励他们增加每次购买的金额。
可以定期发送产品新闻和促销信息，保持他们的购买兴趣。
4.重要挽留客户（Important retention customers）：这类客户最近购买时间较长、购买频率较高且购买金额较大。
对于这类客户，我们需要加强与他们的沟通和互动，例如定期发送个性化的电子邮件或短信，提醒他们进行下一次购买。
还可以考虑邀请他们参加会员活动或体验新产品，增加他们的忠诚度。
5.潜在重要客户（Potential high-value customers）：这类客户最近购买时间较短、购买频率较低但购买金额较大。
基于RFM的精细化用户管理
基于RFM的精细化⽤户管理⼀、案例背景⽤户价值细分是了解⽤户价值度的重要途径，⽽销售型公司中对于订单交易尤为关注，因此基于订单交易的价值度模型将更适合运营需求。
针对交易数据分析的常⽤模型是RFM模型，该模型不仅简单、容易理解，且业务落地能⼒⾮常强。
因此，本节将基于该模型做数据分析和应⽤。
在RFM的结果中，业务部门希望不仅能对⽤户做分组，还希望能将每个组的⽤户特征概括和总结出来，这样便于后续精细化运营不同的客户群体，且根据不同群体做定制化或差异性的营销和关怀。
基于业务部门的⽤户分群需求，我们计划将RFM的3个维度分别作3个区间的离散化，这样出来的⽤户群体最⼤有333=27个。
如果划分区间过多则不利于⽤户群体的拆分，区间过少则可能导致每个特征上的⽤户区分不显著。
从交付结果看，给业务部门做运营的分析结果都要导出成Excel⽂件，⽤于做后续分析和⼆次加⼯使⽤。
另外，RFM的结果还会供其他模型的建模使⽤，RFM本⾝的结果可以作为新的局部性特征，因此数据的输出需要有本地⽂件和写数据库两种⽅式。
本节案例选择了4年的订单数据，这样可以从不同的年份对⽐不同时间下各个分组的绝对值变化情况，⽅便了解会员的波动。
⼆、案例主要应⽤技术本案例没有使⽤现有成熟模型包，⽽是通过python代码⼿动实现RFM模型，主要⽤到的库包括time,numpy和pandas。
在实现RFM组合时，我们使⽤了sklearn的随机森林来使⽤R F M的权重，在结果展⽰时使⽤了pyecharts的3D柱形图。
三、案例数据案例数据是某企业从2015年到2018年共4年的⽤户订单抽样数据，数据来源于销售系统。
数据在Excel中包含5个sheet，前4个sheet以年份为单位存储为单个sheet中，最后⼀张会员等级表为⽤户的等级表。
前4张表的数据概要如下：特征变量数：4数据记录数：30774、41278、50839、81349是否有NA值：有是否有异常值：有具体数据特征如下：会员ID：每个会员的ID唯⼀，由纯数字组成。
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客户细分精准化营销——RFM模型
一、研究目的
1、了解哪些客户是价值、需发展、需保持、需挽留的；
2、对不同类别的客户进行不同的营销策略，增大客户购买的可能性；
二、RFM简介
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，R近度（Recency），F频度（Frequency），M额度（Monetary）。
该模型的作用如下：（一）给不同类别的客户进行不同的营销策略（称之为个性化营销策略），减少客户的反感，促进客户的转化，即精准化营销。
（1）对重要价值客户111进行推送“恭喜您成为VIP！如果您有问题，我们会优先处理；如果我们有新产品或新活动，会优先告知您！”“感谢您下单，祝你用餐愉快！”等等。
（2）对重要保持客户011（很久没有下单，但是以前非常频繁，贡献度比较大，这些忠诚客户流失了，需要紧急处理）进行“Hello，好久不见！”“回访找出流失原因”“保持联系，提高其忠诚度和满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等，只要下单就行，即成为重要价值客户。
（3）对重要发展客户101（频次低，但最近下单，贡献度较大，有钱力的客户）进行“发放一定数量的优惠券，优惠券额度递增”“满就减”等等，让客户多下单，即成为重要价值客户。
（4）对重要挽留客户001（很久没下单，频次低，贡献度较大），对客户进行适当的挽留营销策略。
（5）对一般价值客户110（最近下单，频次高，贡献度较小，比较穷的客户），可以进行“会员卡充100送10”“满减活动”“套餐”等策略。
（6）对于一般保持客户010（很久没下单，频次高，贡献度较小，流失的比较穷的客户），可以“Hello，好久不见！已发放一定数据的优惠券，位置在……，请查收！”
（7）对于一般发展客户100（最近下单，频次低，贡献度较低，即新客户）进行品牌介绍以及多次消费刺激策略，“您好，我们是…..，致力于……。
如果您有反馈或疑惑，请第一时间联系我们，电话……，公众号……。
最近我们有促销活动，……”
（8）对于一般挽留客户000（已流失客户）不是我们的营销重点，所谓20%的客户创造80%的价值，而这部分是创造价值最少的一部分，则这些客户的召回属于次要工作。
（二）衡量客户价值和客户创利能力；
（三）是节约运营成本，提升ROI、运营成果、客户转化率等；
（四）判断公司是否稳健成长。
研究表明，如果客户数按月呈增长趋势，则说明公司稳健成长。
（五）计算出重要价值客户下次购买需要多少天数，以便在该时刻对重要价值客户推荐原价产品、对其他客户进行折扣促销。
三、模型案例
数据来源：易食后台20171001-20180313的所有订单数据
结果如下：
图1 易食20171001-20180313客户细分（RFM）
从图1可以看出，用户共71610个。
本来欲分为8类（前辈已进行过深入研究），后来只有4类，其中新客户最多，占46.4%，其次是流失客户，三四名分别为重要价值12.4%、重要保持5.8%。
新客户进行品牌介绍以及多次消费刺激策略，“您好，我们是…..，致力于……。
如果您有反馈或疑惑，请第一时间联系我们，电话……，公众号……。
最近我们有促销活动，……”
重要价值客户进行推送“恭喜您成为VIP！如果您有问题，我们会优先处理；如果我们有新产品或新活动，会优先告知您！”“感谢您下单，祝你用餐愉快！”等等。
重要保持客户进行“Hello，好久不见！”“回访找出流失原因”“保持联系，提高其忠诚度和满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等，只要下单就行，即成为重要价值客户。
最后，对流失客户进行相应的召回策略。
当然，从这些原始数据中还能发现其他价值。
例如：二次复购率逐渐提升。
图2 易食各频次客户数占比月度趋势
从图3可以看出，从2017年11月至2018年3月，客户数逐渐增长，说明公司稳健成长。
图3 易食R较好客户数占比月度趋势
从图4可以看出，重要价值客户的笔单价最高，需要维护好。
图4 易食各类别笔单价对比
从图4可以看出，新客户的贡献度最大，其次是流失，三四名依次是重要价值和重要保持。
促使新客户下单是我们的首要工作，避免流失。
重要价值客户创造的价值只有21.2%，远远不够。
流失的价值占27.9%，比较多。
图5 易食各类别累计销售额以及占比
另外，重要价值客户24天后将购买第二次。
四、不足及后续优化
1、只考虑了购买行为，没有考虑其他行为，如打开页面、点击功能、点赞、分享到朋友圈、转发给好友、咨询问题、打赏等。
2、RFM模型只是极其简单的模型，还需要优化，因为电联或问卷调研客户会惹怒客户，造成相反的效果，因此需要更深入的挖掘客户，知道客户流失概率，响应概率等。
六年级数学第三次知识竞赛姓名: 成绩:
1、口算（7分）
3.14×7= 3.14×0.8= 3.14×9= 1－45%=
15.7÷3.14= 18.84÷3.14= 25.12÷3.14= 1÷5%=
二、填空。
(20分）
1．．从一个边长是8 cm的正方形内剪出一个最大的圆，这个圆的面积是
（）cm2
2．一个车轮转动一周，前进多少米是指圆的（）。
3．一个圆的半径扩大2倍,它的周长扩大( ) 倍,面积扩大( )
倍。
4．在同圆或等圆中，圆的直径是半径的（），半径是直径的（）。
圆是平面内的一种（）图形，它有（）条对称轴。
5、圆规两脚间距离5厘米，画出圆的周长（）厘米，面积（）平方厘米。
6. 填表。
7、一个车轮的直径为50cm，车轮转动30周，前进（）m
三、判断正误。
（5分）
1、两个圆的半径相等，它们的面积一定相等。
（）
2、圆内最长的线段是直径。
（）
3、圆越大它的圆周率就越大，圆越小它的的圆周率就越小。
（）
4、一个圆的半径是2dm，它的周长和面积相等。
（）
5、圆的半径增加1cm，它的直径就增加2cm。
（）
四、选择。
（5分）
1、下面各图形中，对称轴最多的是（）。
A、正方形
B、圆
C、等腰三角形
2、一个钟表的分针长10cm，从2时走到4时,分针走过了（）cm。
A、31.4
B、62.8
C、314
3、(如图）)，大圆周长（）小圆周长之和．。