RFM模型

最新推荐文章于 2025-07-07 14:51:18 发布
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RFM模型是零售行业常用的用户分层工具，通过近度、频度和额度三个维度评估用户价值。它帮助区分用户层级，进行个性化服务，并预测长期价值。RFM模型在营销中应用广泛，用于识别高价值用户并优化营销资源分配。通过分析，客户被分为八级，如重要价值客户、重要发展客户等，以便制定相应策略。

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RFM模型是广泛使用于传统零售行业的用户分层模型，它主要以三个维度的数据来划分用户层级（质量高低），

RFM分别是：  

R(Recency):离某个时间点最近的一次消费，为【近度】维度； 

F（Frequency）:一段时间内的消费频次，为【频度】维度；  

M(Monetary)：对应这段时间内的消费金额，为【额度】维度。  

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客户细分——RFM模型
weixin_44530236的博客
05-08 2万+
一、模型概述 RFM模型是衡量当前客户价值和客户潜在创利能力的重要工具和手段，在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，RFM模型是被广泛应用的；该模型通过R(Recency)表示客户购买时间有多远，F(Frequency)表示客户在固定时间内购买次数，M(Monetary)表示客户在固定时间内购买的金额。 一般的分析型CRM着重于对客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的购买行为来 区分客户...
RFM会员价值度模型
weixin_46072106的博客
12-14 3534
1. 简介 1.1 作用 会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。 1.2 定义 价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFM RFM模型是根据会员 最近一次购买时间R（Recency） 购买频率F（Frequency） 购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分 通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值，常用来做客户分群或价值区分 RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的
RFM客户分类模型
Python领域优质萌新学习笔记
04-24 3293
在Python中，可以使用Pandas、NumPy等数据分析库进行数据处理和RFM计算，使用可视化库（如Matplotlib、Seaborn）进行数据展示和分析，也可以使用机器学习库（如Scikit-learn）进行聚类分析等。在上述代码中，我们首先读取了一个交易数据文件，并计算了每个客户的RFM得分和RFM群体，然后对不同群体的客户进行了分析和营销策略制定。RFM客户分类模型是一种基于客户行为数据分析的营销分析模型，用于将客户分成不同的群体，并根据这些群体的特征制定相应的营销策略。
什么是RFM模型
最新发布
走过冬季
07-07 402
三个黄金维度，高效地将母婴用户划分为不同价值等级（如 VIP、需挽留、潜力用户等），为后续的精准营销（如 VIP 专属服务、流失用户召回、潜力用户转化）提供了最基础也是最关键的决策依据。在面试中阐述清楚 RFM 的原理、应用过程和你的优化点，会是非常有力的加分项。RFM 模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型，它通过三个关键维度评估用户价值，帮助企业识别最有价值的客户群体。RFM 模型是你简历中“用户价值分层模型构建”职责的核心工具。(注：↑表示得分高/值优，↓表示得分低/值差)
引用RFM模型进行会员分析
heyviia的博客
03-13 3050
1、商场9月以来有效消费会员人数为40890； 2、会员漏斗结构不合理，贵宾卡人数大于积分卡人数，该问题为前期快速扩张导致，后期需要积分卡升级比例，保障会员卡的价值性； 3、各等级会员卡流失率大于市场平均水平（10%）。
【数据分析】RFM会员价值度模型详解：大案例解析（第28天）
syhiiu的博客
07-07 2169
本文通过RFM会员价值度模型分析案例，用户行为分析案例，详解了工作中数据分析流程。
基于RFM模型利用Python对车险数据进行客户细分
tangdaren2的博客
07-30 1579
前言 车辆保险线上化营销是目前保险公司对老客户的主要营销方式之一，主要是基于老客户的承保信息数据对老客户进行拜访、电话外呼等。但是对于一个分公司级别的老客户源，在做营销方式决策前，必须对老客户进行价值细分，根据不同价值能量的老客户采取不同的营销手段，以使得单位营销成本利益最大化。 本文是利用时下最流行的Python语言，基于RFM模型对客户进行细分，使决策者不用再做更多的分析调研，即可对客户价值一目了然。鉴于商业保密原则，本文采用了某公司较旧的一整年全部车险承保信息数据，关键信...
细说数据分析模型之RFM模型以及代码实现
01-09
在这其中，RFM模型是一个被广泛应用于客户细分和营销策略制定的数据分析模型。RFM模型基于三个核心维度：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）来衡量客户的商业价值和行为特征。 ...
基于RFM模型对借贷App用户分层分析案例
12-21
在这个基于RFM模型的借贷App用户分层分析案例中，主要目标是对还款未复贷的老户进行群体分类，以及对不同客户群体进行特征分析，从而实施精准的市场营销策略。RFM模型是一种常用的客户价值评估方法，它分别考虑了...
基于熵权法改进RFM模型的电商客户价值细分研究_陈东清1
08-04
传统的RFM模型是客户关系管理中常用的工具，它通过最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度来评估客户的价值。然而，这一模型存在一些局限性，如各指标权重的确定往往依赖于...
数据分析-RFM模型用户分析.pdf
12-23
RFM模型是数据分析领域中一个经典的用户细分工具，主要用于客户关系管理（CRM）和市场营销策略。该模型由三个关键指标组成：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary），这三个英文首...
RFM顾客分类方法及模型
01-23
Recency：理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。  Frenquency：消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，忠诚度相对高于其它顾客。  Monetary：消费金额的意义不言而喻。
rfm模型matlab代码-Bias-Optimization-in-RPCs-of-Satellite-Imagery:卫星图像RPC中的偏
06-20
rfm模型matlab代码卫星图像 RPC 中的偏差优化 我们在这里提供了一些使用有理函数模型 (RFM) 算法的 2D-3D 图像/对象坐标的 matlab 代码。 所有这些代码都用于我们的实验。 将您的地面控制点 (GCP) 放在 WGS84_Obse_...
常用数据分析模型：RFM模型——用户分层
sherrinzhang的博客
02-08 3708
用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。
RFM模型分析与客户细分
栖客
11-07 8679
转载自： 手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Mod
数据分析—RFM模型
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机器学习、数据挖掘
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信息时代的来临使得企业营销的焦点从产品中心转化为客户中心，客户关系关系成为企业的核心问题，客户关系管理的核心问题是客户分类，通过客户分类区分无价值、高价值客户，针对不同价值的客户采取不同的营销策略，以实现企业利润的最大化；        RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行...
【数据分析：RFM客户价值度模型】
书生的技术分享
08-24 2216
客户价值度用来评估用户的价值情况，是区分客户价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据客户最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值，常用来做客户分群或价值区分RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的的RFM结果可能不一样RF。
rfm模型分析与客户细分_如何使用基于RFM的细分来确定最佳客户
weixin_26746401的博客
08-22 2512
rfm模型分析与客户细分With some free time at hand in the midst of COVID-19 pandemic, I decided to do pro bono consulting work. I was helping a few e-commerce companies with analyzing their customer data. A comm...
客户价值模型：RFM
chbxw
04-30 1万+
1.1、RFM 模型引入 比如电商网站要做一次营销活动，需要针对不同价值的客户群体进行分群，对于 高价值的用户推荐手表、珠宝等高端商品，对于低价值用户推荐打折促销的廉价商品 ，当然还有以下这些问题都是需要考虑的： 1、谁是最佳客户？ 2、谁即将要成为流失客户？ 3、谁将有潜力成为有价值的客户 4、哪些客户能够留存？ 5、哪些客户会对目前的活动有所反应？ 那么最终的问题是如何对客户进行分群，即如何建立客户的价值模型呢？ 在传统企业和电商众多的客户细分模型中， RFM模型 是被广泛提到和使用的。 RFM模.
rfm模型代码
05-11
### RFM模型的代码实现 RFM模型的核心在于对客户数据中的三个关键指标进行提取和计算：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary Value）。下面是一个完整的基于Python的RFM模型代码实现，适用于常见的交易数据集。 #### 数据准备 假设我们有一个包含以下列的数据集： - `CustomerID`：客户的唯一标识符。 - `OrderDate`：订单日期。 - `AmountSpent`：每次交易的金额。 这些数据通常可以从企业的销售数据库中获取。 --- #### Python代码实现 ```python import pandas as pd from datetime import timedelta, datetime # 创建示例数据 data = { 'CustomerID': ['Cust1', 'Cust2', 'Cust1', 'Cust3', 'Cust2', 'Cust4', 'Cust1'], 'OrderDate': [ '2023-09-01', '2023-08-15', '2023-07-20', '2023-06-10', '2023-05-01', '2023-04-15', '2023-03-01' ], 'AmountSpent': [100, 200, 150, 300, 250, 400, 50] } df = pd.DataFrame(data) # 将OrderDate转换为datetime格式 df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate']) # 定义当前日期（通常是运行代码时的实际日期） current_date = df['OrderDate'].max() + timedelta(days=1) # 假设今天是最后订单日的下一天 # 计算RFM值 rfm_df = ( df.groupby('CustomerID') .agg( Recency=(lambda x: (current_date - x['OrderDate'].max()).dt.days), # 最近一次购买距今天数 Frequency=('OrderDate', 'nunique'), # 购买次数 MonetaryValue=('AmountSpent', 'sum') # 总消费金额 ) ).reset_index() # 打印RFM结果 print(rfm_df) ``` --- #### 输出解释 上述代码会生成一个包含每个客户RFM值的结果表。例如： | CustomerID | Recency | Frequency | MonetaryValue | |------------|---------|-----------|---------------| | Cust1 | 62 | 3 | 300 | | Cust2 | 78 | 2 | 450 | | Cust3 | 92 | 1 | 300 | | Cust4 | 108 | 1 | 400 | 其中： - **Recency** 表示该客户最后一次购买距离当前日期的天数。 - **Frequency** 是该客户总的购买次数。 - **MonetaryValue** 是该客户总消费金额。 --- #### 进一步扩展：RFM评分与分组 为了更方便地分析客户价值，可以将每个维度分成若干等级（如五级），并赋予相应的分数。 ```python # 对RFM值进行打分（反向打分：R越小越好；F&M越大越好） quantiles = rfm_df.quantile(q=[0.2, 0.4, 0.6, 0.8]) quantiles = quantiles.to_dict() def calculate_r_score(x): if x <= quantiles['Recency'][0.2]: return 5 elif x <= quantiles['Recency'][0.4]: return 4 elif x <= quantiles['Recency'][0.6]: return 3 elif x <= quantiles['Recency'][0.8]: return 2 else: return 1 def calculate_fm_score(x, col_name): if x >= quantiles[col_name][0.8]: return 5 elif x >= quantiles[col_name][0.6]: return 4 elif x >= quantiles[col_name][0.4]: return 3 elif x >= quantiles[col_name][0.2]: return 2 else: return 1 # 应用评分函数 rfm_df['R_Score'] = rfm_df['Recency'].apply(calculate_r_score) rfm_df['F_Score'] = rfm_df['Frequency'].apply(lambda x: calculate_fm_score(x, 'Frequency')) rfm_df['M_Score'] = rfm_df['MonetaryValue'].apply(lambda x: calculate_fm_score(x, 'MonetaryValue')) # 合并RFM综合得分 rfm_df['RFM_Score'] = rfm_df[['R_Score', 'F_Score', 'M_Score']].sum(axis=1) # 打印最终结果 print(rfm_df) ``` 通过这种方式，可以获得每个客户的综合RFM得分，并据此划分客户群体。 ---
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