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rfm模型是什么意思

發(fā)布時(shí)間：2023-04-19 08:11:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 110

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本文目錄:

1、用戶體系搭建（二）——如何用RFM劃定用戶層級(jí)
2、RFM模型的分析
3、RFM模型M是必須的嗎？
4、客戶關(guān)系管理考試題什么是rfm

rfm模型是什么意思

一、用戶體系搭建（二）——如何用RFM劃定用戶層級(jí)

RFM是很傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型，幾乎所有文章都會(huì)提到它，然而市面上RFM模型很多只是講解了如何通過(guò)RFM解決和劃定用戶群體，但是很少有詳細(xì)說(shuō)明RFM模型的計(jì)算方式，本文講解RFM模型的含義及應(yīng)用以及如何使用SPSS計(jì)算RFM模型。

1、RFM模型概述

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該機(jī)械模型通過(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。（摘自百度百科）

以上是百度百科對(duì)RFM模型的描述，說(shuō)的比較復(fù)雜，簡(jiǎn)單的來(lái)講RFM是通過(guò)統(tǒng)計(jì)用戶最近購(gòu)買時(shí)間（R），購(gòu)買的次數(shù)（F），購(gòu)買的金額（M）這三個(gè)維度來(lái)描述用戶在群體中的位置。對(duì)于這三個(gè)維度的描述具體如下：

基于這三個(gè)維度，將每個(gè)維度分為高低兩種情況，我們構(gòu)建出了一個(gè)三維的坐標(biāo)系。

通過(guò)圖表很直觀的發(fā)現(xiàn)，我們把客戶分為了2的三次方也就是8個(gè)群體。

2、RFM模型取數(shù)方法

根據(jù)RFM模型的定義，我們可以很容易的推導(dǎo)出，RFM模型的數(shù)據(jù)取數(shù)內(nèi)容主要包括三個(gè)字段即：最近購(gòu)買時(shí)間、最近購(gòu)買次數(shù)、消費(fèi)金額。但是在實(shí)際工作中也會(huì)有問題是我們要計(jì)算每個(gè)用戶的購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買次數(shù)費(fèi)事費(fèi)力，所以一般也可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)訂單來(lái)進(jìn)行計(jì)算。

當(dāng)我們通過(guò)訂單進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)需要包含以下字段

當(dāng)我們準(zhǔn)備好以上數(shù)據(jù)時(shí)就可以開始準(zhǔn)備計(jì)算RFM模型

考慮不少人不是很了解SPSS，下面也將包含一些SPSS基礎(chǔ)功能的講解

1、設(shè)置度量標(biāo)準(zhǔn)

SPSS分為數(shù)據(jù)視圖和變量視圖，在開始前需要在變量視圖中設(shè)置數(shù)據(jù)類型

SPSS中數(shù)據(jù)類型包括度量、名義、序號(hào)，

2、設(shè)置變量類型及寬度

變量類型是定義該變量是何種類，點(diǎn)擊類型彈出變量類型選擇彈窗

寬度定義變量的展示位數(shù)，對(duì)于Order_id、User_id等需要注意變量長(zhǎng)度，讓這兩個(gè)字段完全展示。

另外對(duì)于，Create_time這一字段應(yīng)選用日期這一類型并選擇yyyy:mm:dd

我們可以直接將excel里的數(shù)據(jù)直接復(fù)制過(guò)來(lái)。

4、選擇分析模型分析

Step1：選擇分析模型

完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后選擇直銷——RFM分析，不同漢化版本翻譯可能稍有不同

Step2：選擇數(shù)據(jù)格式

由于我們使用的是訂單記錄，所以我們選用交易數(shù)據(jù)

Stpe4:SPSS執(zhí)行RFM分析

SPSS完成分析后，會(huì)生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)文件，記錄每個(gè)客戶的最近一次交易日期、交易總次數(shù)、交易總金額、RS/FS/MS分值、RFM匯總分值。

RFM匯總分值=RS分值 100+FS分值 10+MS分值。

選用分析—描述統(tǒng)計(jì)——描述這一方法計(jì)算RS\FS\MS均值

最終可得如下結(jié)果

選擇"重新編碼為不同變量"，先對(duì)客戶的RS進(jìn)行高低轉(zhuǎn)化。

依據(jù)上表，逐個(gè)設(shè)置各客戶類型所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)規(guī)則。

設(shè)置客戶類型=1的數(shù)據(jù)規(guī)則，操作如下：

重復(fù)以上操作設(shè)定不同數(shù)據(jù)類型

最后將將客戶類型編碼1、2、3、4、5、6、7、8轉(zhuǎn)換成實(shí)際客戶類型：

最終，可得出如下結(jié)果

二、RFM模型的分析

RFM的含義如下：

1、R（Recency）：客戶最近一次交易時(shí)間的間隔。R值越大，表示客戶交易發(fā)生的日期越久，反之則表示客戶交易發(fā)生的日期越近。

2、F（Frequency）：客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)交易的次數(shù)。F值越大，表示客戶交易越頻繁，反之則表示客戶交易不夠活躍。

3、M（Monetary）：客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)交易的金額。M值越大，表示客戶價(jià)值越高，反之則表示客戶價(jià)值越低。

4、RFM分析就是根據(jù)客戶活躍程度和交易金額的貢獻(xiàn)，進(jìn)行客戶價(jià)值細(xì)分的一種方法。

rfm分析方法如下：

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我們通常采用交易數(shù)據(jù)的格式進(jìn)行分析。因?yàn)榻灰讛?shù)據(jù)可以整理成客戶數(shù)據(jù)，而客戶數(shù)據(jù)無(wú)法還原成交易數(shù)據(jù)。即用交易數(shù)據(jù)的字段可以得到客戶數(shù)據(jù)的字段，反之不行。

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具體是“交易數(shù)據(jù)”還是“客戶數(shù)據(jù)”根據(jù)數(shù)據(jù)源文件的格式而定。

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【變量】：選擇各個(gè)變量

【分箱化】：評(píng)分的總分是多少

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【保存】：生成哪些新的變量，可以自定義名稱。

【輸出】：可以全部勾選，為了能全面的解讀RFM分析結(jié)果。

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確定后，生成了四個(gè)新的變量

嶄新-得分：最后一次交易的時(shí)間間隔得分；

頻率-得分：交易總次數(shù)得分；

消費(fèi)金額-得分：交易總金額得分；

RFM得分：RFM得分

分析結(jié)果解讀：

該圖主要用來(lái)查看每個(gè)RFM匯總得分的客戶數(shù)量分布是否均勻。

我們期望均勻的分布，若不均分，則應(yīng)該重新考慮RFM的適用性或嘗試另一種分箱方法（減少分箱數(shù)目或隨機(jī)分配綁定值）

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“RFM熱圖”是交易金額均值在RS和FS繪制的矩陣圖上的圖形化表示，用顏色深淺表示交易金額均值的大小，顏色越深，表示相應(yīng)矩陣塊內(nèi)的客戶交易金額均值越高。

如本例隨著RS和FS的分值增大，顏色越來(lái)越深，說(shuō)明客戶最近一次交易時(shí)間越近、交易次數(shù)越多，其平均交易金額越高。

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該圖是最后一次交易時(shí)間、交易總次數(shù)、交易總金額之間的散點(diǎn)圖。

通過(guò)散點(diǎn)圖可以清晰直觀的看到三個(gè)分析指標(biāo)兩兩之間的關(guān)系，便于指標(biāo)相關(guān)性評(píng)估。

本例中，交易總次數(shù)和交易總金額存在較為明顯的線性關(guān)系，而最后一次交易時(shí)間和另外兩個(gè)分析指標(biāo)之間的相關(guān)性較弱。

三、RFM模型M是必須的嗎？

在RFM模型中，M是必不可少的，否則無(wú)法完成整體分析！

企業(yè)用R、F的變化，可以推測(cè)客戶消費(fèi)的異動(dòng)狀況，根據(jù)客戶流失的可能性，列出客戶，再?gòu)腗（消費(fèi)金額）的角度來(lái)分析，就可以把重點(diǎn)放在貢獻(xiàn)度高且流失機(jī)會(huì)也高的客戶上，重點(diǎn)拜訪或聯(lián)系，以最有效的方式挽回更多的商機(jī)。

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RFM模型相關(guān)簡(jiǎn)介：

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利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(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。

R(Recency)表示客戶購(gòu)買的時(shí)間有多遠(yuǎn)，F(xiàn)(Frequency)表示客戶在時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶在時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的金額。一般的分析型CRM著重在對(duì)于客戶貢獻(xiàn)度的分析，RFM則強(qiáng)調(diào)以客戶的行為來(lái)區(qū)分客戶。

RFM非常適用于生產(chǎn)多種商品的企業(yè)，而且這些商品單價(jià)相對(duì)不高，如消費(fèi)品、化妝品、小家電、錄像帶店、超市等。

它也適合在一個(gè)企業(yè)內(nèi)只有少數(shù)耐久商品，但是該商品中有一部分屬于消耗品，如復(fù)印機(jī)、打印機(jī)、汽車維修等消耗品；RFM對(duì)于加油站、旅行保險(xiǎn)、運(yùn)輸、快遞、快餐店、KTV、行動(dòng)電話信用卡、證券公司等也很適合。

RFM可以用來(lái)提高客戶的交易次數(shù)。業(yè)界常用的DM(直接郵寄)，常常一次寄發(fā)成千上萬(wàn)封郵購(gòu)清單，其實(shí)這是很浪費(fèi)錢的。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)(以一般郵購(gòu)日用品而言)，如果將所有R(Recency)的客戶分為五級(jí)，最好的第五級(jí)回函率是第四級(jí)的三倍，因?yàn)檫@些客戶剛完成交易不久，所以會(huì)更注意同一公司的產(chǎn)品信息。如果用M(Monetary)來(lái)把客戶分為五級(jí)，最好與次好的平均回復(fù)率，幾乎沒有顯著差異。

四、客戶關(guān)系管理考試題什么是rfm

這個(gè)是RFM模型。

即：

最近一次消費(fèi)(Recency)

消費(fèi)頻率(Frequency)

消費(fèi)金額(Monetary)

在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機(jī)械模型通過(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。

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