rfm模型如何计算客户终身价值并进行客户分级?

作者&投稿:勤孔 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ RFM模型是一种分析客户价值的工具,它基于三个关键指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。"最近一次消费"衡量的是从研究时间点到现在为止,客户最后一次购买的时间差,通常以天、月、周或年为单位。消费频率是指在特定时间内客户的购买次数,而消费金额则是指同一时间段内的总购买额。
RFM模型的核心思想是将这三个指标评分化,通常采用1到5分的等级划分。接着,根据这些评分将客户分为高价值和低价值两类。具体来说,RFM将这三个维度的评分组合起来,形成8种不同的客户细分(2x2x2=8),每一种组合代表一种客户价值群体。基于这些细分,企业可以制定针对性的营销策略。
在实际操作中,RFM模型通过两个步骤来划分客户:首先,将原始数据转换成1到5分的评分体系,其中分数越高表示客户价值越大。这一步骤通常使用分位数来确定评分,例如,使用20%、40%、60%和80%的分位数来定义评分区间。其次,将得到的分数与各指标的平均值相比较,以确定客户是属于低价值群体还是高价值群体,这一步骤通常使用0和1来表示。
最终,根据RFM的评分组合,可以创建8种不同的客户类型。企业可以使用SPSSAU这样的工具来进行RFM模型的分析,以更好地理解和利用这些客户细分。


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