转载:案例用Excel对会员客户交易数据进行RFM分析

本文介绍了如何使用Excel对会员客户的交易数据进行RFM分析,以实现客户分类和营销策略制定。通过R(近度)、F(频度)、M(额度)三个维度,将客户分为27个细分群体,并详细阐述了RFM模型的原理、数据清洗与处理、数据分析步骤,以及结果的解读和可视化。

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案例:用Excel对会员客户交易数据进行RFM分析                             

         
                    

背景:

          一个会员服务的企业,有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销;同时,为回馈重点客户,也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动,希望保留这些客户,维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。

 

分析:

根据客户的需求,RFM模型相对简单并且直接,按照R(Recency-近度)、F(Frequency-频度)和M(Monetary-额度)三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少(约1200个),所以,采用3x3x3=27个魔方(1200/27=44左右)较为合适,虽然平均每类客户数量较少,考虑到集中度分布情况,数量多的分类也能够有200-300左右,适合针对会员客户进行短期的电话、短信营销或者信函营销的数量。

 

RFM模型原理:

RFM模型是一个简单的根据客户的活跃程度和交易金额贡献所做的分类。因为操作简单,所以,较为常用。

 

近度R:R代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离,R越大,表示客户越久未发生交易,R越小,表示客户越近有交易发生。R越大则客户越可能会“沉睡”,流失的可能性越大。在这部分客户中,可能有些优质客户,值得公司通过一定的营销手段进行激活。

频度F:F代表客户过去某段时间内的活跃频率。F越

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