工作笔记-常用名词

RFM与NPS模型解析

RFM模型:

 

在RFM模式中,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。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户。

传统的RFM模型与电信业RFM模型的各指标含义比较

模型R(近度)F(频度)M(值度)
传统的RFM模型客户最近一次客户一定时期客户一定时期
购买距离分析内购买该企业内购买该企业
点的时间产品的次数产品的总金额
电信业RFM模型客户最后一次客户一定时期客户一定时期
交费距离分析内交费的次数内的交费总额
点的时间  

案列学习:待补充

 

NPS:

净推荐(Net Promoter)是Fred Reichheld(2003)针对企业良性收益与真实增长所提出的用户忠诚度概念。请用户回答“您在多大程度上愿意向您的朋友(亲人、同事……)推荐XX公司/产品?”(0-10分,10分表示非常愿意,0分表示非常不愿意),根据用户的推荐意愿,将用户分为三类:推荐者、被动者、贬损者,推荐者与贬损者是对企业实际的产品口碑有影响的用户,这两部分用户在用户总数中所占百分比之差,就是净推荐值(Net Promoter Score,NPS)。

推荐者(Promoter):具有狂热忠诚度,铁杆粉丝,反复光顾,向朋友推荐。

被动者(Passives):总体满意但不忠诚,容易转向竞争对手。

贬损者(Detractors):使用不满意不忠诚,不断抱怨或投诉。

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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