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RFM(新近性、频率、货币)是一种定量的分析方法 ， 用于分析客户的价值和行为 。rfm是否定量分析方法是，RFM模型分析和客户细分RFM模型分析和客户细分根据美国数据库营销机构ArthurHughes的研究，客户数据库中有三个神奇的元素，它们构成了数据的最佳指标分析:新近性和消费频率 。

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模式对用户进行分组，实现精细化运营 。RFM模型是一种应用广泛的客户关系分析模型，主要通过用户行为来区分客户 。RFM是:Recency的最新消费频率，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类用户，然后根据每类用户精准营销 。显然，125类用户已经超出了普通人大脑的计算范围 ， 更别说为125类用户定制营销策略了 。

这样，四期的前提，就可以很容易的解读出来了(数字顺序RFM ， 1代表高，0代表低)重要价值客户(111):近期消费时间、消费频率、消费金额都很高，一定是VIP！重要客户(011):近期消费时间较远，但消费频率和金额较高，说明这是一个刚来没多久的忠实客户，需要我们主动与他保持联系 。

2、不会RFM模型 分析?这篇应用实例拿走不谢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 。

【python rfm分析,rfm模型python】明明分析我知道所有与模型相关的知识，却因为无法用工具实现分析，一切都是徒劳 。接下来我就简单的和大家分享一下RFM模型在几个森林BI中的应用，不用工具也不用担心，直接参考模板就可以了！一、RFM模型的解释RFM模型由三个维度组成:R(最近接近度)、F(频率频度)和M(货币额度) 。

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