ML之FE：RFM指标(衡量客户价值和客户创利能力的指标，距离最近一次购买时间/购买次数/购买金额)/RFM模型的简介、使用方法、应用实现之详细攻略

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RFM指标的简介

1、RFM指标的意义—新增【客户价值】字段—衡量当前客户价值及其潜在价值的重要工具和手段

2、RFM指标的实际应用→得到【客户价值】字段

2.1、基于RFM模型指标分段通过打标签直接进行客户分群→得到【客户价值·客户群类】字段

T1、基于业务经验(打标签)驱动细分

T2、基于模型驱动细分

2.2、基于RFM模型指标分段打分并结合聚类算法进行客户得分→得到【客户价值·客户得分→再分群】字段

第一步，给客户打分—两种打分方式：直接组合得分、加权得分

T1、三个维度组合直接累加法得分

T2、三个维度得分并借助业务经验/模型赋权重→加权得最终分值

第二步，给客户分群

3、RFM指标的应用场景

(1)、营销推荐领域客户分群—精准定向营销

(2)、保险领域筛选优质客户

RFM指标的具体实现

T1、代码编程—如可以用python代码等编程语言

T2、工具—在excel表内通过函数实现

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