Clasificación de usuarios y operaciones refinadas basadas en el modelo RFM (con ejemplos)
?1. Introducción al modelo RFM
1. Interpretación
El modelo RFM es una herramienta y un medio importante para medir el valor y la rentabilidad del cliente. Entre los muchos modelos de análisis de gestión de relaciones con los clientes (CRM), se menciona ampliamente el modelo RFM. Este modelo mecánico describe el estado del valor de un cliente a través de tres indicadores: el comportamiento de compra reciente del cliente, la frecuencia general de las compras y cuánto dinero se gastó.
R: Último consumo (Recency): representa el tiempo desde el último consumo del usuario
F: Frecuencia de consumo (Frequency): el consumo de productos por parte del usuario dentro de un período de tiempo Frecuencia
M: Cantidad de consumo (monetario): representa el valor de la contribución del usuario.
Generalmente, dividimos R, F y M en cinco dimensiones y usamos la normalización para. Después de calificar, comparamos el puntuación otorgada por el usuario con la puntuación total promedio de todos los usuarios, y luego definir cada dirección de R, F y M como: alta, baja, dos direcciones. De esta manera, los usuarios se pueden dividir en 2 2 2 = 8. categorías, de la siguiente manera:
Después de clasificar a los clientes, podemos especificar estrategias de operación refinadas para ayudar a todos a comprender el modelo RFM. Usaré un ejemplo para demostrar el proceso de operación en detalle. : Tomando como ejemplo el sitio web de trabajo de un jugador, rastree las primeras diez páginas web y analice el apodo, el número, la cantidad de me gusta, los puntos, la fecha y hora de carga y otra información de ***240 jugadores. El proceso específico es el siguiente. :
1 Rastreo de datos
2 Limpieza de datos
3 Análisis de datos
3.1 Redefinir RFM
3.2 Definir Estándares de puntuación RFM
3.3 Puntuación normalizada
3.4 Calcular la media RFM
3.5 Clasificación de usuarios
3.6 Estadísticas y visualización
4 Estrategia operativa
1 Rastreo de datos
2 Limpieza de datos
3 Análisis de datos
3.1 Redefinición de RFM
Dado que la información obtenida está relacionada con el trabajo (la información obtenida es limitada), aquí se redefine el RFM:
R: La fecha del último trabajo subido es hoy
> F: Número de obras (la cantidad de obras subidas por el usuario en el período reciente);
M: Número de me gusta (la cantidad total de me gusta de las obras subidas por el usuario en el período reciente); )
3.2 Definir el estándar de puntuación RFM
3.3 Puntuación normalizada
3.4 Calcular la media RFM
3.5 Clasificación de usuarios
Compare 3.3 con 3.4 para obtener la clasificación de usuarios
3.6 Estadísticas y visualización
4 Estrategia operativa
Lo anterior es todo el proceso de esta operación. Si hay alguna inapropiación, ¡gracias!