excel 基于RFM模型、帕累托分析的用户画像项目实战

一、 项目名称：电商行业用户画像搭建
二、 项目背景：某线上母婴平台发现最近一年各类营销活动的效果不佳，且总
体销售额没有明显的增长。据了解，以往的营销活动面向所有用户，部分
用户无论有无营销活动均稳定的消费，而有些用户很常时间未消费可能已
转变为流失人群。
三、 分析目的和价值
平台逐渐意识到用户分类的重要性。实现用户分类后，可针对不同用户实
施组合促销、会员卡充值、满减等营销活动。
四、 分析要求

1. 以 2019 年 8 月 3 日为分析时点统计每个用户的 R 值、F 值、M 值
2. 运用平均值作为 RFM 各维度对应高低程度的判断值
3. 使用判断函数或查找函数划分出不同的用户类别
4. 根据帕累托分析识别核心类别用户
5. 、 数据说明
   作业中提供的数据为 2019 年 1 月至 7 月某母婴电商平台的销售数据，其
   中，流水号为购物篮编号，一次购物产生一个购物篮编号，一个购物篮内
   可添加多个商品。
   注：R、F、M 每个维度下划分为两个程度，用户分类如下表
   
   工具：excel
   原数据
   

一、对应评估模型设置

• R值：距离最近一次消费时间
  -根据数据透视表求出每个用户的最大销售时间 ,在 date(2019,8,3)-b2 得到每个销售时间距离指定时间的天数。
• F值：指定时间内用户购买次数
  -坑！！ 每行记录不代表用户购买一次，只有统计每个用户对应得流水号数才能得到用户购买次数

-利用数据透视得到流水号（去重了），每个流水号代表一个订单，得到每个订单对应得用户编号，再输出每个用户编号对应在去重流水号了表里 出现的次数。

• M值: 指定时间内用户 购买总金额

二、根据各值模型得到 R、F、M各程度值

三、根据所给用户分类信息进行用户分类

四、帕累托分析（帕累托图的制作请看专栏）