rfm模型如何计算客户终身价值并进行客户分级？

Question

如题所述

Answer 1

RFM模型用于分析客户价值，它需要提供三项数据，分别是最近一次消费 (Recency)，消费频率 (Frequency)，和消费金额 (Monetary)。最近一次消费指研究时间点减去用户最近一次消费的时间，得到的gap时间值，单位上是天或月或周或年均可，以实际业务情况为准。消费频率是研究数据范畴内用户的消费次数，消费金额指研究数据范畴内用户的消费总计金额。

RFM的原理在于将RFM这三项数据进行分类，首先是分成1~5分计分方式，然后接着将1~5分计分方式按平均值大小分成两类群体（高价值和低价值群体）。最后RFM分别为两类群体即2*2*2=8种组合，8种组合对应着8类价值人群，最终结合此8类价值人群提供有针对性的营销策略。

RFM模型研究客户价值情况，最终将客户分成8个不同的类别（8种用户类型）。具体RFM模型如何将数据划分为8种类别用户上，其内部计算上分为两步；

第一步：是将数据转换成1~5分计分方式（转化后分值越高代表价值越高），SPSSAU默认是按20%/40%/60%/80%分位数将数据计为1~5分。SPSSAU具体计分方式如下表所示：

第2步是将1~5分值，按分别对应的平均值进行划分，划分为0和1，数字0代表低价值群体，数字1代表高价值群体。如下表所示：

最后将RFM的组别建立组合，共计2*2*2=8种组合，即8种用户类型，如下表：

可以使用SPSSAU进行分析。