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模型是一种分析客户价值的工具，它基于三个关键指标：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。"最近一次消费"衡量的是从研究时间点到现在为止，客户最后一次购买的时间差，通常以天、月、周或年为单位。消费频率是指在特定时间内的购买次数，而消费金额则是指同一时间内的总购买额。RFM模型的核心思想是将这三个指标评分化，通常采用1到5分的等级划分。接着，根据这些评分将客户分为高价值和低价值两类。具体来说，RFM将这三个维度的评分组合起来，形成8种不同的客户细分（2x2x2=8），每一种组合代表一种客户价值群体。基于这些细分，企业可以制定针对性的营销策略。在实际操作中，RFM模型通过两个步骤来划分客户：首先，将原始数据转换成1到5分的评分体系，其中分数越高表示客户价值越大。这一步骤通常使用分位数来确定评分，例如，使用20%、40%、60%和80%的分位数来定义评分区间。其次，将得到的分数与各指标的平均值相比较，以确定客户是属于低价值群体还是高价值群体，这一步骤通常使用0和1来表示。最终，根据RFM的评分组合，可以创建8种不同的客户类型。企业可以使用SPSSAU这样的工具来进行RFM模型的分析，以更好地理解和利用这些客户细分。