RFM模型

RFM模型解析

最新推荐文章于 2024-05-21 16:20:32 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-21 16:20:32 发布 · 321 阅读

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R:最近一次消费时间

F：消费频次

M：消费金额

分别计算出RFM之后，算出RFM的平均值R',F',M';

如果R>=R' and F>=F' and M>=M' 则‘重要价值’

如果R<R' and F>=F' and M>=M' 则‘重要唤回’

如果R>=R' and F<F' and M>=M' 则‘重要深耕’

如果R<R' and F<F' and M>=M' 则‘重要挽留’

如果R>=R' and F>=F' and M<M' 则‘潜力’

如果R>=R' and F<F' and M<M' 则‘新用户’

如果R<R' and F>=F' and M<M' 则‘一般维持’

如果R<R' and F<F' and M<M' 则‘流失用户’

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29、RFM客户价值分析（有图有案例）

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RFM分析：是根据用户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的一种方法一、分析指标指标解释意义 R(Recency)近度客户最近一次交易时间的间隔 R越小，表示客户越近有交易发生 F（Frequency）频度客户最近一段时间内交易的次数 F越大，表示交易越频繁 M（Monetary）额度客户最近一段时间内交易的金额 ...

数据分析之客户价值模型(RFM)技术总结

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一.均值 RFM模型算法从csv文件中读取相应的数据 data=pd.read_csv('./dataset.csv',encoding='ISO-8859-1') #读取2014年的客户信息 data_14=data[data['Order-year']==2014] data_14 2.获取相应的列 data_14 = data_14[['CustomerID','OrderDate','Sales']] data_14 CustomerID为用户id OrderDate为下单日期 Sal.

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