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数据挖掘 rfm分析

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【数据挖掘 rfm分析】(3-3 挖掘的指导思想以业务为核心 ， 以理念为主，挖掘以技术为辅 。电商行业数据 分析，使用的算法和模型有哪些？rfm 分析有什么办法？RFM 分析方法:1 ， 定义:最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)，根据这三个指标对用户进行分类的方法被称为RFM 。

1、【知识分享】RFM模型与顾客生命周期管理(一作为一个电商的产品经理，主要负责CRM...唉，在这个运营无脑 ， 公司不给钱的时代，做CRM简直就是一个绝对辛苦的工作 。这让典型的摩羯座顾阿姨怎么办...除了琐碎的日常工作，她还需要适度的额外学习和整理来充实自己 。在周会的机会，我在网上和书上找到了CRM的相关资料，做了这个《RFM模型与客户生命周期管理》，通过这个平台与大家分享 。

2、基于RFM的客户价值 分析报告项目背景在为客户制定运营策略和营销策略时，我们希望针对不同的客户实施不同的策略，实现精准运营，以获得最大的转化率 。精准运营的前提是客户分类 。通过客户分类，细分客户群体 ， 区分低价值客户和高价值客户，为不同的客户群体提供不同的个性化服务，将有限的资源合理分配给不同价值的客户，实现利益最大化 。在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型 。模型利用一般交易环节的三个核心维度:新近度、频率、货币来细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值 。

3、基于RFM 分析的客户细分!让市场营销事半功倍!市场和运营经常绞尽脑汁做活动，升级新产品，蹭热点，做营销，拓展渠道，不断开发客户 ， 回访维护客户感情 。除了少数幸运的人 ， 大部分影响不大 。为什么？这年头营销这么难吗？聪明的营销人员知道“了解客户”和“客户细分”的重要性 。营销人员不仅应该专注于创造更多的访问和点击(无论是电子邮件还是网站)来改善客户获取，还应该遵循从提高点击率(CTR)到提高留存率、忠诚度和建立客户关系的新范式 。

4、用户价值分层——基于RFM模型的研究 分析r (recency):消费间隔，最近一次消费与上次消费的间隔f(频率):消费频率，一段时间内消费的总次数(1个月/1年...)m(货币):消费金额，和RFM模型中一段时间内的总消费(1个月/1年...)就是用户价值 。基于新度、频率和货币化三个指标对用户进行聚类，找出具有潜在价值的用户 。

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