
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11Clementine之RFM模型分析實(shí)現(xiàn)過(guò)程相信每個(gè)做marketer都聽(tīng)過(guò)RFM分析吧,但具體RFM是怎么一回事、RFM能做什么以及如何來(lái)實(shí)現(xiàn)RFM分析,可能有些朋友還不是很清楚,我將結(jié)合clementine12(實(shí)際上spss18和才lementine12中帶有將rfm分析模塊整合到軟件中)來(lái)給大家演示這一常用的分析方法。let'sgo...什么是RFM模型?RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機(jī)械模型通過(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢(qián)三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷研究所ArthurHughes的研究,客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中有三個(gè)神奇的要素,這三個(gè)要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo):最近一次消費(fèi)(Recency)消費(fèi)頻率(Frequency)消費(fèi)金額(Monetary)RFM能做什么?由此我們看到通過(guò)RFM模型,我們可以找出核心用戶群:每一個(gè)用戶會(huì)得到一個(gè)RFM綜合得分,從而獲取高價(jià)值用戶群,這個(gè)可以通過(guò)打分卡模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。另外通過(guò)每一個(gè)用戶的R/F/M維度得分,進(jìn)行用戶群體細(xì)分:實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。方法一:每一個(gè)維度劃分為若干等級(jí),最好制作一個(gè)氣泡圖,得出每一區(qū)間(類別)用戶比例和特征。方法二:以R/F/M為主字段進(jìn)行聚類分析,然后結(jié)合年齡、職業(yè)等其他作為輔助字段進(jìn)行聚類描述。怎么獲取用戶RFM得分?接下來(lái)我將結(jié)合clementi12(SPSS18也可以完成)來(lái)演示RFM分析過(guò)程:step1、以clementine自帶數(shù)據(jù)transactions為例,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下:C:ii'iilD,.D:i+匕Miiji-irLt■"COLOOQQCil^^QQlOSEO,趣OQOOOQ"COLO000020010626,139.000000^01000001^9^20011229,竽3000000ITIcardid相當(dāng)于訂單信息中的用戶ID,出現(xiàn)一次表示購(gòu)物一次即F+1date購(gòu)買時(shí)間,格式有點(diǎn)問(wèn)題,需要轉(zhuǎn)換成日期格式??梢酝ㄟ^(guò)字段填充命令進(jìn)行。$Dale(tQ_i(Pa"〕)醫(yī)M.tn_date(lo_slr5ng<Dale))fcrealOTEM)'i5_nirmbErtlTEM>is_slrlnfi(linEW)l3_dJl0^TEMlis^limeflTEMJiOme-slafinptlTEM;ij_d^ietime(rrEU)isjntR^enfiiEM)君Hr$Dale(tQ_i(Pa"〕)醫(yī)M.tn_date(lo_slr5ng<Dale))fcrealOTEM)'i5_nirmbErtlTEM>is_slrlnfi(linEW)l3_dJl0^TEMlis^limeflTEMJiOme-slafinptlTEM;ij_d^ietime(rrEU)isjntR^enfiiEM)君HrM笑乩港縣斟-Jaid字段■>caftiicdaleAmount<j45j_?LiAmount表示每次購(gòu)物金額step2、引入RFM匯總模塊C收藏奪?粽?記錄選項(xiàng)?字段選項(xiàng)土團(tuán)形?崖檯■輸世■導(dǎo)出選屋樣班匯直RFM匯總萍弁倉(cāng)并詛削區(qū)分具體設(shè)置如下:
注意:在計(jì)算最近一次購(gòu)物間隔R時(shí),這里有個(gè)時(shí)間點(diǎn)的選擇。選擇今天或者選擇某一個(gè)固定日期。一般來(lái)說(shuō),選擇過(guò)去某一個(gè)固定日期做為R計(jì)算節(jié)點(diǎn),主要是為了排除新用戶,即我只看這個(gè)時(shí)間點(diǎn)以前的用戶表現(xiàn)。Step3、引入RFM分析模塊具體設(shè)置如下:具體設(shè)置如下:紅色大圈表示你在計(jì)算RFM綜合得分時(shí),給予R/F/M的計(jì)算權(quán)重,在這里我采用業(yè)界比較公認(rèn)的權(quán)重比例。紅色小圈點(diǎn)進(jìn)去之后可以設(shè)置每一個(gè)因素的分類范圍:取消Step4、RFM綜合得分結(jié)果,引入一個(gè)輸出結(jié)果表,得出每一個(gè)用戶的RFM得分:可以扁輯國(guó)值,衛(wèi)只在必要時(shí)對(duì)苴進(jìn)行重新計(jì)算給箱字段;貨幣k讀取值建解為箱下限上限1^1.4Q屯180■2:>=180^285:3;>=2854004>=400=6005■^eoo==7200將使用表中顯示的值創(chuàng)崖分箱Step5、應(yīng)用1、接下來(lái)你可以倒序排列FRM得分,排在前面的就是高價(jià)值用戶
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