RFM模型通过最近消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)对客户进行细分。在SPSS中，首先将这三个指标放入变量框，然后可以选择嵌套或独立方式对数据进行分箱。分箱后，RFM得分将被重新编码，形成新的客户群体。通过RFM分箱计数图检查数据分布是否均匀，进一步分析客户价值和流失风险。在RFM分析节点中设置各指标的分级数和权重，最后得到客户列表进行排序和标记，以便制定精准营销策略。
RFM分析--spss操作
RFM模型由三个基础指标组成：
R：最近一次消费至今的时间
F：一定时间内重复消费频率
M：一定时间内累计消费金额
RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：
M：消费越多，用户价值越高，越应该重点关注。
R：离得越远，用户越有流失可能，越应该唤醒用户。
F：频次越低，越需要用一次性手段（比如促销、赠礼），频次越高，越可以用持续性手段（积分） 来维护
优点：
可以对客户群体进行细分
缺点：
它仅仅考虑了用户的行为数量，没有考虑用户在干什么。比如用RFM考察用户消费，就少了一个关键内容：用户买的是啥。同样的RFM数值，可能情况完全不一样，比如：
R：距今30天未消费
F：最近1个月仅1次消费
M：1000元
在RFM分类里，符合上述条件的是同一类客户。可是：
A用户：趁大促销，囤了1000元洗发水、沐浴露、护发素、纸巾
B用户：趁大促销，买了个1000元的空调
步骤：
首先，将各要素放入变量框。日期要求是日期型变量，yymmdd是年月日
分箱：嵌套。 在嵌套分箱化中&#x
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
