数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分（未完成）

最新推荐文章于 2025-05-21 16:03:14 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhonglongshen/article/details/45874953
本文介绍了RFM模型的三个核心要素：最近一次消费时间（R）、消费频率（F）及消费金额（M）。这些要素帮助组织从客户数据库中提取有价值的信息，并进行有效的客户细分。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：R（最近一次消费，recency) F(消费频率，Frequency），消费金额（Monetary）。

RFM模型：R表示最忌你一次购买的时间有多远，F表示客户在最近一段时间内购买的次数，M表示客户在最近一段时间购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买日期、购买金额，用于数据挖掘软件，加权得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类

大数据分析案例-基于RFM+KMeas算法探究客户价值分析
m0_64336780的博客
09-25 6465
随着行业竞争越来越激烈，商家将更多的运营思路转向客户。例如，购物时，常常被商家推荐扫码注册会员;各种电商平台也推出注册会员领优惠券等推销政策，而这些做法都是为了积累客户，以便对客户进行分析。 那么，在商家积累的大量的客户交易数据中，如何根据客户历史消费记录分析不同客户群体的特征和价值呢?例如，了解哪些是重要保持客户、哪些是发展客户、哪些是潜在客户，从而针对不同客户群体定制不同的营销策略，实现精准营销、降低营销成本，提高销售业绩，使企业利润最大化。例如，淘宝电商客户繁多，消费行为复杂，客
ML之FE：RFM指标(衡量客户价值和客户创利能力的指标，距离最近一次购买时间/购买次数/购买金额)/RFM模型的简介、使用方法、应用实现之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-05 3846
​ ML之FE：RFM指标(衡量客户价值和客户创利能力的指标)/RFM模型的简介、使用方法、应用实现之详细攻略 目录 RFM指标的简介 RFM指标的具体实现 RFM指标的简介 在众多的客户关系管理(CRM)的分析模型中，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交易行为、交易的总体频率以及交易金额三项指标来描述该客户的价值状况，依据这三项指标划分8类客户价值：重要价值客户、重要唤
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
03-03
最近正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。根据美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBMModeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读!RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Fre
RFM会员价值度模型案例
最新发布
wu_ye的博客
05-21 1886
RFM会员价值度模型案例
不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）
SeizeeveryDay的博客
10-24 6621
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。 注：案例所有源数据和代码在公号《数据不吹牛》后台回复“RFM建模”即可获取 看这篇文章前源数据长这样： 学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样： 是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！ RFM，是一种...
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分（转）
weixin_34107955的博客
01-25 1528
正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、...
案例（一） 利用RFM模型做用户价值分析
weixin_42438712的博客
01-19 5924
同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/python-python1/ 一、案例背景 在产品迭代过程中，通常需要根据用户的属性进行归类，也就是通过分析数据，对用户进行归类，以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象，对用户购票的时间，购买的金额进行了采集，每个用户用手机号来区别...
数据分析案例（三）：基于RFM分析的客户分群
m0_60732994的博客
04-14 2446
在本次实验过程中，由于本人想要探究RFM-季度-数量之间的关系，而数据集是2010年12月1日到2011年12月9日的数据，导致在划分季度的时候，2011年12月的数据是4季度，2011年12月的数据也是4季度。这类群体的消费新近度高且订单金额高，但购买频率低，因此只要提升其购买频次，用户群体的贡献价值就会倍增。331（占比0.2）：近期活跃高频低价值群体，企业应加强与他们的互动和沟通，提供个性化的优惠和推荐，深入分析他们的消费需求和习惯，并提供优质的客户服务，以维持和提升他们的消费价值和忠诚度。
RFM模型简介与应用场景分析
RFM模型是一种客户价值分析模型，通过对客户最近一次交易时间（Recency）、交易频率（Frequency）以及交易金额（Monetary）进行综合评估，从而对客户进行细分和评估客户的价值，以实现精细化营销和个性化服务。...
聚类分析在市场细分中的应用：实战技巧与案例分享
[聚类分析在市场细分中的应用：实战技巧与案例分享](https://image.woshipm.com/wp-files/2021/09/3oo9EmypfNA1WEZS9Ka9.png) # 1. 聚类分析与市场细分基础 聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它通过算法将数据...
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![【数据挖掘实战】：10个案例教你如何从大数据中淘金]...第三章通过案例分析，展示了数据挖掘在客户细分、推荐系统构建、股市趋势预测及社交网络分析中的应用。最后，本文
基于RFM模型对借贷App用户分层分析案例
12-21
一、目的 1、根据还款未复贷老户的借贷数据，对老户进行群体分类； 2、对不同的客户群体进行特征分析，以便于定向营销。 二、分析过程 1、分析思路 数据包含了2018年4月13日至2020年4月9日期间的客户数据，共有22014条记录。在RFM模型的基础上，增加了注册使用App天数这一指标用于客户分群与价值分析，得到本次的LRFM模型，变量解释如下： L：注册使用APP天数。客户注册日期至观测结束日期的间隔。 R：距今还款未复贷天数。客户最近的成功还款日期至观测结束日期的间隔。 F：借款成功次数。观测时间内客户借款成功次数。 M：借款成功总金额。观测时间内客户借款成功总金额。 2、数据提取及处理
实现RFM模型的实际应用
11-13
RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，主要以用户行为来区分客户。通过RFM模型，为用户分群，实现精细化运营。
RFM模型小案例的原始数据
02-17
【机器学习小案例篇】关于RFM模型的小案例 https://blog.youkuaiyun.com/songyu8713162/article/details/87535347 【机器学习业务篇】基于RFM模型的用户分群方法 https://blog.youkuaiyun.com/songyu8713162/article/details/87517834
【SQL案例】用户分析RFM模型案例
Liury
10-19 977
本文介绍了一个基于MySQL 8.0的RFM客户价值分析案例。展示了如何使用SQL语句计算客户的最近消费间隔(R)、消费频率(F)和消费金额(M)三个核心指标。案例采用固定阈值方法将每个指标划分为5级评分，再转换为"高/低"二分类，最终组合生成8种客户分层标签，如"重要价值客户"、"高价值流失客户"等。分析结果表明，样本客户主要分布在"高频低价值客户"和"高价值流失客户&qu
rfm模型分析与客户细分_细分多伦多餐馆市场，向陷入困境的行业提供分析手
weixin_26741341的博客
09-09 488
rfm模型分析与客户细分The Toronto restaurant landscape is a bustling set of culinary traditions that is as rich as it is diverse. No surprise for a city touted as the most multicultural in the world. It isn’t h...
数据挖掘案例——基于RFM模型的药店会员价值分类
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07-26 4274
一、背景 “互联网+”及“大数据”的助力下，大部分药店实行会员制，从传统的品类驱动转为客户为中心的销售模式。经我们数据分析发现，目前药店会员的年销售占比差不多在60%左右，对会员的精细化管理，是重中之重。 如何进行会员的精细化管理？首先要建立合理的会员价值评估模型，对客户进行分类。 传统的用户价值评估模型主要是建立在RFM模型上，通过三个指标：最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary），依照各属性“均值”进行分区。但是该方式用明显的缺点： 细
数据处理与统计分析篇-day11-RFM模型案例
m0_60916732的博客
09-27 2022
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据会员最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值，常用来做客户分群或价值区分RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的的RFM结果可能不一样。
在线零售客户细分分析：RFM模型与聚类技术的应用
本分析旨在通过RFM模型（即最近一次购买时间、购买频率、购买金额）进行客户细分，以识别高价值客户群体。 2. RFM模型分析 RFM模型是一种常用的客户细分方法，能够基于客户的最近一次购买时间（Recency）、购买频率...
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