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rfm 客户分析,根据rfm分析,简述客户的基本分类

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客户分析Management客户分析的思路可以概括为:两个视角，四个维度 ， 十套模型 。客户关系管理考试什么是rfm这就是RFM模式，我相信大部分的数据都可以从这个应用实例中拿走分析像我这样的人，在刚接触到数据的时候往往不知道从何下手分析工具，分析数据也是随机的分析一传，往往/1233 。

1、如何 分析RFM模型才能最有效,才能真正起到精细化运营的作用?如何通过RFM模型对用户进行分组，实现精细化运营是一个应用比较广泛的客户relation分析模型，主要是通过用户行为进行区分客户，RFMs有:RRecency最新消费FFrequency消费频率MMonetary消费金额需要通过以上三个指标详细定义，可以戳度娘 。教科书式的RFM差异化将维度细分为五个部分，这样你就可以细分出5x5x5125种类型的用户 。按照每一类用户精准营销，显然125类用户已经超出了普通人大脑的计算范围，更别说针对125类用户定制营销策略了 。

这样前提的四个问题就很容易解读了(序号RFM，1代表高，0代表低)重要值客户(111):最近消费时间近，消费频率和消费金额高，一定是VIP！重要维护客户(011):最近消费时间较远 ， 但消费频率和金额较高，说明这是一个有段时间没来的忠实的人客户，需要我们主动和他保持联系 。

2、【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 。

3、不会RFM模型 分析?这篇应用实例拿走不谢【rfm 客户分析,根据rfm分析,简述客户的基本分类】我相信大部分数据分析人和我一样，在刚接触数据分析工具的时候，往往不知道从何下手 。分析数据也是随机的分析而且经常/ 。同样的数据在专业数据分析师手里是个宝 。怎么会在自己手里变成一堆废铁？为什么？是我们的分析知识存储量不足吗？虽然部分原因可能是我们不了解分析 model原理，但也许更多的原因是我们不知道如何使用工具将各种模型规则应用到分析 decision中 。

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