RFM模型

本文以电商企业为研究对象,提出基于客户价值分析的RFM模型对客户进行分类并动态分析。RFM模型通过近期购买行为、购买频率和消费金额三项指标衡量客户价值,适用于多种商品卖家,可提高客户交易次数,还能分析客户流失,同时要合理设计客户接触频率规则。

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客户细分是客户关系管理的一个主要的组成部分,本文尝试以电商企业为研究对象根据其客户特点,提出了一种基于客户价值分析RFM模型,从而对客户进行分类,并对此结果进行动态的客户分析,以达到对不同的客户采取不同的客户服务的效果。

 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。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。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

RFM模型较为动态地层示了一个客户的全部轮廓,这对个性化的沟通和服务提供了依据,同时,如果与该客户打交道的时间足够长,也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值),通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持。

RFM非常适用于生产多种商品的卖家,而且这些商品单价相对不高,如消费品、化妆品、服装、零食等;它也适合在一个企业内只有少数耐久商品,但是该商品中有一部分属于消耗品,如面膜、尿不湿、零食等消耗品。

RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的EDM和短信,常常批量滥发,不仅费钱而且效果很差。根据统计(以一般邮购日用品而言),如果将所有R(Resency)的客户分为五级,最好的第五级转换率是第四级的三倍,因为这些客户刚完成交易不久,所以会更注意店铺促销信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级,最好与次好的平均转化率,几乎没有显著差异。

有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失,但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为每个商品价格可能不同,对不同产品的促销有不同的折扣,所以采用相对的分级(例如R、F、M都各分为五级)来比较消费者在级别区间的变动,则更可以显现出相对行为。企业用R、F的变化,可以推测客户消费的异动状况,根据客户流失的可能性,列出客户,再从M(消费金额)的角度来分析,就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上,重点拜访或联系,以最有效的方式挽回更多的商机。

RFM也不可以用过头,而造成高交易的客户不断收到短信。每一家店铺应该设计一个客户接触频率规则,如购买三天或一周内应该发出一个感谢的电话或Email,并主动关心消费者是否有使用方面的问题,一个月后发出使用是否满意的询问,而三个月后则提供交叉销售的建议,并开始注意客户的流失可能性,不断地创造主动接触客户的机会。这样一来,客户再购买的机会也会大幅提高。

 

随机抽取的20名中国移动客户的数据,分析显示如下表: 随机抽取的20名客户的数据分析显示如下表:

 

 

IDRecencyFrequencyMonetaryFRM
scorescorescorescore
1221221
2222222
3112112
4222222
5211211
6111111
7211211
8112112
9122122
10111111
11212212
12222222
13222222
14122122
15112112
16211211
17221112
18111111
19111111
20221221

 

 类别RFM运营策略
重要价值重要价值客户保持现状
重点发展重要发展客户提升频次
重点保持重要保持客户用户回流
重点挽留重要挽留客户重点召回
一般客户一般价值用户刺激消费
一般客户一般发展用户挖掘需求
一般客户一般保持用户流失召回
无价值一般挽留用户可放弃

 

### 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RFMrfm_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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