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rfm应用分析

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RFM 分析框架除了是一个成熟的用户特征外 ， 还可以作为常规业务分析的框架和模板 。常用的分析方法和模型有哪些？本文介绍了如何使用直销模块“了解我的联系人”分析来帮助确定我的最佳联系人(RFM 分析)，通过本文，我们可以巧妙的运用客户直销模块中的RFM 分析功能去了解目标客户，从而有所帮助 。

1、目标客户的特征 分析--读书笔记0126001RFM分析Method指的是客户行为领域中影响企业销售和利润的三个最重要的变量:R(Recency)，客户消费的新鲜感，指的是客户最后一次购买公司产品的时间；F(Frequency)，客户消费的频率 ， 是指特定时间段内，客户购买公司产品的次数和频率；M(Monetary)，客户消费金额，是指特定时期内客户对公司产品的消费总额，对客户进行划分，找到不同价值的不同客户群体的典型特征 。

为了避免分类过多带来的业务解释和应用上的麻烦，上述每个领域的分类数一般不超过5~8个 。接下来 ， 已经被分割成方框的三个字段的数值被分别组合 。RFM 分析框架除了是一个成熟的用户特征外 ， 还可以作为常规业务分析的框架和模板 。比如在RFM分析单独汇总各个维度 ， 就可以清晰地总结出产品和业务的一些核心状态结论 。

2、用户体系搭建(二RFM是一个非常传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到 。而市面上很多RFM模型只是说明了如何通过RFM来解决和划分用户群体，很少详细说明RFM模型的计算方法 。本文阐述了RFM模型的含义和应用 ， 以及如何用SPSS计算RFM模型 。1.RFM模型概述RFM模型是衡量客户价值和客户盈利能力的重要工具和手段 。在众多的客户关系管理模式中，RFM模式被广泛提及 。

(摘自百度百科)以上是百度百科对RFM模式的描述，比较复杂 。简单来说，RFM通过统计最近购买时间(R)、购买次数(F)和购买金额(M)来描述用户在群体中的位置 。这三个维度的描述如下:基于这三个维度 ， 每个维度分为高低两种情况，我们构建一个三维坐标系 。通过图表，很直观的发现我们把客户分成八组 ， 也就是2的三次方 。

3、数据挖掘技术客户价值 分析【rfm应用分析】数据挖掘技术:客户价值分析利用RFM法(Recency购买日期、各期购买频率、各期平均单次购买金额)可以科学地预测老客户(交易客户)的未来购买金额，进而计算销售毛利率和关系营销费用，从而进行年度、季度和货币计算 。这里的客户价值指的是CRM毛利 。CRM毛利采购金额-产品成本-关系营销费用 。

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