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)

RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这3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) 上面的三个标签通过字面意思比较好理解,顾名思义RFM模型中的,R=Recency,F=Frequency,M=Monetary RFM模型客户细分 1.数据筛选分组 为了得到客户最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monet

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

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

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

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

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

  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

本文转自知乎 作者:接地气的陈老师 ————————————————————————————————————————————————————— 有同学问:“为啥我做的RFM模型被客户/业务部门批斗,说做的是啥XX玩意?我是对着网上的教程做的呀” 答:冒着被众多卖网课的号喷死的风险,揭示一个真相,就是在网课里如果不加“模型”俩字是很难卖的动的.大家都喜欢看高大上的东西,所以一般教数据分析的课在描述性统计完了都直接上RFM. 如果说成:“你要对用户交易行为进行分段,解读业务含义”,就太搓矮土了,咋吸

大数据分析中Redis 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间

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

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

Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada 自带. pip 安装 pip install matplotlib 1.2 引用 import matplotlib.pyplot as plt 1.3 常用方法 figure Matplotlib 的图像均位于 figure 对象中 创建 figure fig = plt.figure() sub

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

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

YII的models中的rules部分是一些表单的验证规则,对于表单验证十分有用,在相应的视图(views)里面添加了表单,在表单被提交之前程序都会自动先来这里面的规则里验证,只有通过对其有效的限制规则后才能被提交,可以很有效地保证表单安全和信息的有效性.还是给大家具体说明一下: 以下是视图(views)部分的简单代码: <?php $form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'tag-form', 'enableAjaxVa

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文

PowerDesigner概念模型的relationship .inheritance. association 从PowerDesigner概念设计模型(CDM)中的3种实体关系说起

JVM 内存分配模型概念 --在工作中可能用到的机会不多,有个概念的了解 --此文是转载某位读者,应该是在阅读了<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践> 一书后,总结所得.写的不错,转载哈 一.JVM内存区域划分   大多数 JVM 将内存区域划分为 Method Area(Non-Heap),Heap,Program Counter Register, Java Method Stack,Native Method Stack和Direct Memomry(注意 Directory

tp5模型事件回调函数中不能使用$this,使用会报错,涉及到数据库操作使用Db类,不能使用$this->save()之类的方式 如果回调函数中需要使用类内函数,需要将函数定义为static,通过self::调用 给个例子:分类删除前删除该分类的子分类 public static function init(){ self::event('before_delete', function ($data) { $sonids=self::getid($data['cate_id']); Db::t