rfm模型分析过程？

一、rfm模型分析过程？

RFM的含义如下：

1、R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。

2、F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。

3、M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。

4、RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。

二、RFM模型怎么分析？

R：最近一次消费发生的时间。判断会员生命周期，以做好周期营销。

会员生命周期：蜜月期、活跃期、流失期、休眠期。一般定义3个月内属于蜜月期，3-6个月属于活跃期，而半年内没有产生购物行为就已经进入到流失期了，超过1年没有购物则是进入休眠期。对于化妆品行业来说，距离消费日期越近，产生下一次购买可能性越大。

F :一定时间内的购买次数。一定程度上体现了客户的忠诚度，代表着重复购买率，能够看到顾客维护情况。

M : 一定时间内的购买金额。一定程度上体现了客户的贡献值。我们都听说过“二八定律”，一般营销主要针对贡献值高的客户。

RFM组合，利用记忆曲线，帮助会员一起复习与您第一次购物的美好记忆，引发下一次购物。

基于会员RFM模型，构建360°会员视图，实现门店差异化经营，为客户提供定制化服务。

报表工具：数钥分析云

三、rfm分析模型包括？

RFM模型包括：

R (Recency)：指用户的最近一次消费时间，简单来说就是用户最后一次下单时间距今天有多长时间了，这个指标与用户流失和复购直接相关。

F(Frequency)：指用户下单频率，简单来说就是用户在固定的时间段内消费了几次。这个指标反映了用户的消费活跃度。

M(Monetary)：指用户消费金额，简单来说就是用户在固定的周期内在平台上花了多少钱，直接反映了用户对公司贡献的价值。

RFM模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

通过RFM分析可以将客户群体划分为一般保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、重要保持客户、重要发展客户、重要价值客户、重要挽留客户等八个级别。

四、rfm模型分析优势与劣势？

最大的优点，应该是数据的可获得性。

目前在互联网中，基本对于数据的收集做的还是比较完备了，采集了用户的各种行为数据等，可以更好的进行用户打标签、分层的操作。但是在传统行业中，没有太多的行为数据，其实能用的数据比较有限。但是，无论公司的数据做的有多不完备，也一定是有成交数据的。只要有成交数据，就能进行RFM的分析，这是最大的优势。而且，基于成交数据做的RFM模型，还是比较有效的。

其次，模型的分层可解释性强。其他很多算法模型、机器学习模型，往往通过聚类进行用户的分层，对于业务来讲，不是很好解释。但RFM模型分成的8个用户类别，是非常好理解的。

模型的缺点

RFM模型其实是滞后性的分析模型，只有当用户发生了购买行为后，才能进行RFM的分析。而且模型的前提假设就是用户的前后行为是无差别的。

另外，使用该模型需要注意的是，不同行业的应用，是有差别的。最典型的是就是快消品和耐消品的差别。对于耐消品而言，RFM分析并不是一个很行之有效的模型。

五、怎么用excel通过rfm模型分析？

1. 首先在Excel表格中准备好数据，包括客户ID、最近一次采购日期、采购次数和总采购金额等列。2. 根据RFM模型计算每个客户的最近购买日期、采购次数和采购金额的得分，每个得分分别给予1-5的分值。3. 将RFM三个模型得分分别存入3列之中，并将它们叠加得到客户的总得分，根据不同的总分设定不同的客户身份以及相应的优惠政策。4. 根据客户分值，使用Excel Pivot Table 功能，可以快速P分析每个客户类型的客户数量以及客户价值等信息。

六、rfm分析模型111代表什么？

在RFM电商数据分析中，R（Recency）表示最近一次交易时间间隔，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内交易次数，M（Monetray）表示客户最近一段时间内交易金额。RFM分析模型中111代表重要价值客户

RFM分析模型各代码代表的意思：

‘111’:‘重要价值客户’, ‘011’:‘重要保持客户’, ‘101’:‘重要挽留客户’

‘001’:‘重要发展客户’, ‘110’:‘一般价值客户’, ‘010’:‘一般保持客户’

‘100’:‘一般挽留客户’, ‘000’:‘一般发展客户’ 高于平均值则即为1

七、rfm模型分析可以用来做什么决策？

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。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

九、数据分析模型入门教程？

数据分析模型分为两种，第一种机器学习模型，需要先去学习算法底层，了解原理，然后通过导包的形式来进行数据分析。

第二种是业务模型，AARRR，转化漏斗，rfm模型等等，这些模型需要对业务有深刻的认知，通过数据为业务赋能，这些都是数据分析模型的入门级。

十、什么是大数据分析模型？

大数据分析模型是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。