本文探讨了大数据环境中用户分析的核心，强调了RFM模型在客户价值分析中的重要性。通过RFM（最近购买日、购买频率、购买金额）方法，企业可以预测老客户的购买金额，进而计算CRM毛利，实现客户价值评估。此外，文章介绍了客户购买行为随机模型、马可夫链等分析工具，并讨论了预测产品成本和关系营销费用的策略，为企业提供客户关系生命周期内的价值分析指导。
大数据下，用户分析的核心是什么? ——解决实际问题
确定用户分析目的，具体是为了降低成本?增加收入?优化用户体验?提升营销效果?用户针对性管理?
确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。
大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重。
RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法、回归拟合方法等。 它具体的技术原理又是如何呢?
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