作者 | leo 管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM),它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力,通过提高企业与客户间的交互,优化客户管理方式,从而实现吸引新客户.保留老客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制. 而这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型,它主要通过对每个客户的近期消费时间,购买频率和购买金额来对不同的客户进行价值状态划分. 从而使得我们可以有针对性的对不同用户进行个性化运营和营销. 01 RFM模型核心维度 针对上述3个维度,我们的预期: 最近一次消费的时间(R…

本文转载自微信公众号TIpDM. 每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔).F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成,通过该模型识别出高价值客户.但该模型并不完全适合所有行业,如航空行业,直接使用M指标并不能反映客户的真实价值,因为"长途低等舱"可能没有"短途高等舱"价值高.所以得根据实际行业灵活调整RFM模型的…

什么是用户价值? 用户价值就是对公司来说有用的地方,比如有的公司看中用户的消费能力,有的公司则看中用户的忠诚度 .各公司的业务目的不同,用户价值的体现自然也不同.这里主要说一下适用于电商的RFM模型. 什么是RFM模型? RFM模型根据用户最近一次消费时间R,消费频率F,消费金额M,计算出RFM值,通过RFM这三个维度来评估用户的价值.   R(Recency):最近一次消费.用户距离上一次消费的时间间隔.R值越大,表示用户最近一次消费的时间距离现在越久.R指标反应了用户对品牌的熟悉度和回购频率…

作为一个依靠技术来谋生的程序员,我最近一直在思考一个问题,有限的生命里,面对无限的技术更新,我要研究到什么程度才能算是完成我的成为技术大牛的目标呢?换而言之,那就是技术的止境在哪儿呢?深入的思考下去,让我后背冒汗,这个里面有大成分的思维盲区,就是这个思维盲区,让我浪费了多的大好年华. 关于目标: 首先是目标,像很多鸡汤文中所说的那样,技术大牛总能够解决很多问题,待遇相比很高.所以,像很多人一样,我开始给自己定下成为技术大牛的目标.可是,在深入的思考,有个很严峻的问题放在我的面前.任何一项技能,都…

RFM用户价值模型的原理和应用  ▌定义 在众多的用户价值分析模型中,RFM模型是被广泛被应用的: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,在RFM模式中,R(Recency)表示客户购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额. 一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户.在实际应用中根据业务不同会有参考的数据维度也会有诸多变变种. ▌意义 RFM模型较为动态地显示了…

投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂.需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值,再针对不同群体提供不同的营销策略. 用户分析指标 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标 R-最近一次消费(Recency) F-消费频率(Frequency) M-消费金额(Monetary) 通过该图将用户进行分类: R.F.M都很高,重要价值客户(VIP客户) F.M很高,R不高,重要保持客户 R.F.M都…

单从外观上看,VAR&VaR两个模型很容易混淆,但就模型方法和用处两者截然不同,R语言作为数据分析的有力工具,其函数包库中包含各种各样的统计模型.通过vars包可以调用向量自回归模型,通过PerformanceAnalytics包的VaR函数可以调用风险价值模型. 模型简介 library(vars) 向量自回归模型(Vector Autoregression),简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.VAR模型是用模型中所有当期变…

随着市场经济的日益繁荣,同行业之间企业的竞争越来越激烈,企业纷纷各出奇招吸引和挖掘客户,力求让自己的品牌成为更多客户的第一选择.那么,我们可以用什么方法来评估客户价值,提高客户忠诚度呢? 在互联网时代,我们无法脱离信息化的影响, CRM作为一款高效的客户关系管理系统,一直备受企业关注,接下来小编就跟大家分享一下企业是如何通过CRM来评估客户价值和提高客户忠诚度. 建立“全生命周期”客户观 营销巨匠菲利普•科特勒在其营销新著<如何发明.赢取并主宰市场>中,将营销定义为“发展.维系并培育具获利性顾…

Autodesk 发布了一款完全无需插件的三维模型浏览器 Autodesk 360 Viewer,大家有没有兴趣,下班后过来聊聊吧!   8月7号 周四, 19:00~21:00 Autodesk北京办公室, 北京市朝阳区东大桥路9号侨福芳草地大厦 A 栋9层   报名: http://huiyi.csdn.net/activity/product/goods_list?project_id=1248  或: http://www.meetup.com/Beijing-3D-Modeling-C…

数据挖掘的十大算法 基本概念 导入数据集到mysql数据库中 总共有940个独立消费数据 K-Means 算法 K-Means 算法是一个聚类算法.你可以这么理解,最终我想把物体划分成 K 类.假设每 个类别里面,都有个“中心点”,即意见领袖,它是这个类别的核心.现在我有一个新点 要归类,这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离,距离哪个中心点近,就变成了 哪个类别. 引入模块 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.clus…

# 自定义好的包,亲测可用 原数据和代码思想来自以下网址 # https://github.com/joaolcorreia/RFM-analysis import datetime as dt import pandas as pd def RFM(data_,ri_qi,user_id,money,*time_): ''' return: dataframe表格 列有r,f,m,r_四分位分数,f_四分位分数,m_四分位分数,RFM,用户分类 行为用户id,唯一,分类汇总后 desc: 如…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/100070260 商业数据分析通常都可以简化为对数据进行筛选.分组.汇总的过程,本文通过一个实例来看看PowerBI是如何快速完成整个过程的. 假设数据为一个订单明细表,含有下单日期.客户名称.产品名称等数据,业务需求为: 根据订单表,计算出截止某个日期,购买次数为1-7次.8-14次.14-21次……的客户分别有多少? 下面是PowerBI解决这个问题的过程,只需要简单的3个步骤. 1.数据建模 根据订单表提取出客户表,以及建立一个涵…

Redis 数据备份与恢复 Redis SAVE 命令用于创建当前数据库的备份. 语法 redis Save 命令基本语法如下: redis 127.0.0.1:6379> SAVE 实例 redis 127.0.0.1:6379> SAVE OK 该命令将在 redis 安装目录中创建dump.rdb文件. 恢复数据 如果需要恢复数据,只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可.获取 redis 目录可以使用 CONFIG 命令,如下所示: redis…

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型…

最近盛大刚刚发布了财报,有人给我打电话问什么是ARPDAU?ARPDAU能够起到什么作用?本文就这个问题给大家解析一下ARPDAU.在讲ARPDAU之前,有两个概念大家应该很清楚,一个是ARPU,另一个是ARPPU,如果有不清楚的同学请查看<移动游戏数据分析白皮书>. 首先我们明确ARPDAU的定义:日活跃用户的平均收益,Avg. Revenue Per DAU:计算方式为,ARPDAU=每日总收入/每日活跃用户数. 为什么要有ARPDAU? 在移动端市场由于移动游戏的用户忠诚度不够高,流动性…

    笔者寄语:一般情况下离群值不应该直接删除,应该进行筛选,然后进行专门的离群值分析.笔者在这进行一下思考,在聚类基础之上的一种离群点检验. 基于聚类的离群点检测的步骤如下:数据标准化--聚类--求每一类每一指标的均值点--每一类每一指标生成一个矩阵--计算欧式距离--画图判断. 1.数据聚类 利用RFM客户价值模型,进行SOM(自组织映射神经网络模型),可以参考笔者的博客.一般的聚类方式,比如K-mean均值是比较常用的聚类方法(可见笔者的其他博客--R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值…

Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群…

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作…

RFM模型 在众多的客户价值分析模型中,RFM模型是被广泛应用的,尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段.它的核心定义从基本的交易数据中来,借助恰当的聚类算法,反映出对客户较为直观的分类指示,对于没有数据分析和机器学习技术支撑的初创企业,它是简单易上手的客户分析途径之一. RFM模型主要有三项指标: Recency:最近消费时间间隔 Frequency:消费频率 Monetary:消费金额 我们为客户在这三项指标上进行打分,那么总共会有27种组合的可能,使用K-Means算法,能够缩减到指定…

RFM模型是网点衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段.RFM是Rencency(最近一次消费),Frequency(消费频率).Monetary(消费金额) 消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔,理论上R值越小的客户是价值越高的客户,即对店铺的回购几次最有可能产生回应.目前网购便利,顾客已经有了更多的购买选择和更低的购买成本,去除地域的限制因素,客户非常容易流失,因此CRM操盘手想要提高回购率和留存率,需要时刻警惕R值. 消费频率是客户在固定时间内的购买次数(一般是1年)…

客户分析就是根据客户信息数据来分析客户特征,评估客户价值,从而为客户制订相应的营销策略与资源配置.通过合理.系统的客户分析,企业可以知道不同的客户有着什么样的需求,分析客户消费特征与商务效益的关系,使运营策略得到最优的规划:更为重要的是可以发现潜在客户,从而进一步扩大商业规模,使企业得到快速的发展. 企业客户分析可以从以下几个方面入手,对客户数据信息展开分析: 1.分析客户个性化需求 “以客户为中心”的个性化服务越来越受到重视.实施CRM的一个重要目标就是能够分析出客户的个性化需求,并对这种需求…

  一.案例背景 在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益. 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象,对用户购票的时间,购买的金额进行了采集,每个用户用手机号来区别唯一性.数据分析人员根据用户购买的时间和金额,通过建立RFM模型,来计算出用户最近最近一次购买的打分,用户购买频率的打分,用户购买金额的打分,然后根据三个分数进行一个加权打分,和综合打分.业务人员可以根据用户的打分情况,对不同的用户进行个…

RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额.一般原始数据为3个字段:客户ID.购买时间.购买金额,用数据挖掘软件处理,加权(考虑权重)得到RFM得分,对得分排序,输出营销名单topN! 上图来自于@数据挖掘与数据分析 下面我们采用IBM Modeler 14.1版本操作RFM模型:(采用数据挖掘技术来分析RFM是一件简单的工作,因为软件非常智能化,或者说基…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.基本概念 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share RFM模型---最有价值客户 评价一个客户是否好坏有上万个变量,但这些变量最终可降到三个维度,即RFM模型 模型通过一个客户的近期购买行为.购买的总体频率以及花了多少钱…

应用场景: 可以应用在不同行业的客户分类管理上,比如航空公司,传统的RFM模型不再适用,通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析:基于消费者数据的精细化营销 应用价值: LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进行细分,而不是传统的来与参考值对比进行手工分类,使得准确率和效率得到了大大提升,从而实现客户价值分析,进行精准的价格和服务设置: 经常买机票的朋友不知道有没有发现,机票的价格通常“阴晴不定”.3个月前是一个价格,2个月1个月1周前又是另一个价格:有…

[摘要] 一个不会直播的云服务架构师,不是一个好的攻城狮! 在这个全民直播的时代 一个不会直播的云服务架构师 不是一个好的攻城狮 3月23日15:00-15:50,华为云IoT物联网数据分析服务架构师周仕鹏老师,开启了他人生中的第一场直播.在历经了直播小白都会遇到的紧张.认真筹备.期待.再度紧张的一系列过程后,周老师终于站在了直播间,与大家侃侃而谈“以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践”,并在直播过程中演示了物联网数据分析Demo开发流程. 直播结束后,小编在后台悄悄问了下周老师:…

假设我长得很漂亮,拥有众多追求者,但是初出闺房的我对这世界上的男人毫无认知,那么该如何选择呢?这真是一个问题! 妈妈说,愿意为我花钱的男人未必爱我,但不愿意为我花钱的男人必定不爱我,而后传授了一套RFM模型,让我去规避渣男.拥抱幸福,听下来好像有点道理,在这里分享给各位美女帅哥. 什么是RFM模型 RFM对应三个单词: 1)Recency,最近一次消费,R的值越小,用户价值越高: 2)Frequency,消费频率,F的值越大,用户价值越高: 3)Monetary,消费金额,M的值越大,用户价值越…

写一篇技术以外的内容,可能会得罪一些人,轻拍,此外本文写的比较随意,写到哪里算哪里,轻拍. IT业不知道从什么时候起特别流行谈创业,似乎不谈创业就落伍,我不评价这种风气的好坏,只提一些自己的一些经验和看法,本文想提一些关于把握客户的问题. 技术人员创业,是特别特别容易失败的,我们总觉得明明技术人员做产品会更重视产品的用户体验,使用性能,做东西也更靠普等等,为什么还特别容易失败? 首先第一点是技术人员不了解这个社会,不懂什么是商业,也有一些孩子气. 如果先从大的方向分析,很多技术人员有个特点,就是…

RMF含义 R(Recency)(用户粘性,越小越好):用户最近一次交易时间的间隔.R值越大,表示用户交易发生的日期越久,反之则表示用户交易发生的日期越近 F(Frequency)(用户忠诚度,越大越好):用户在最近一段时间内交易的次数,F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示用户交易不够活跃. M(Monetary)(用户贡献度,越大越好):用户在最近一段时间内交易的金额.M值越大,表示用户价值越高,反之则表示用户价值越低. R F M 用户群体类型 0 1 1 重要价值用户 1 1 1 重要…