让我们先来预览一下可视化部分效果:数据看板(模板文末下载)
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下面我们就来看一下重新升级后的RFM模型!
基础概念
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还是一样,先普及一下基础概念 。
Q1:RMF模型是什么?
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 。
RFM其实是三个需要分析指标的首字母
指标
英文名称
说明
最近一次消费间隔Recency越短越好(反向)
消费次数(频率)
Frequency越大越好(正向)
消费金额
Monetary越大越好(正向)上面除了R的效果是和数值相反了,其他都是正相关!
Q2:如何对分析对象进行分类
我们根据三项指标是高还是低,把分析对象划分为8类:
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从分类的名称中大家应该都直接看出,企业是盈利为目的的,所以消耗金额划分是更好重要一些!金额高的都是在“重要”类别中!其他字面意思即可!
分析思路
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一般分四步处理:
- 计算R、F、M值
- 对R、F、M值打分
- 根据分值和平均分,计算个指标是高还是低
- 分析及可视化
要分析,我们就需要数据,其实根据需要分析的指标,我们可以推测出需要的数据,至少需要:
- 会员或者客户的ID(名称)-分析的主体,对其计数(F)
- 每次消耗的时间-计算最近消费时间(R)
- 消耗金额-用于计算 (M)
上面三项是必须的,除此之外,我们可以还可以增加一些辅助分析的字段,比如分公司名称,区域,城市等等!
本次分析,为我们模拟的数据,数据源情况如下:
- 数据量级:1500条,
- 用户数量:26个用户,
- 时间周期:2020-1-1到2020-9-15
- 消耗金额:100-1000
数据源前20行预览:
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万事具备,下面我们就按照步骤来建立模型!
建立模型
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计算R、F、M值
RFM三个值中只有R有点难度,其他都非常简单,大家可以通过透视表手段处理,这里我们先做到全自动,所以直接全部使用函数处理,方便大家套模板!
公式如下:R值:数组公式(三键录入)
=TODAY()-MAX(($A$2:$A$1501=$F2)*($B$2:$B$1501))
F值:消费频率 。直接计数即可
=COUNTIF(A:A,F2)
M值:消费金额 。直接按客户求合计即可
=SUMIF(A:A,F2,C:C)
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以上我们就顺利的计算出三项指标,如此简单 。
打分标准的确定
每个公司对三项指标的评分标准不同,具体要看企业实际业务要求,比如间隔1-3天的 得1分,4-10得2分等等,一般根据实际来测算处理 。
本次案例中,我们使用的是5分制,按均值等分处理!具体划分如下:
除了R是越大分数越低(方向),距离最后一次消耗时间越短越是优质客户,显然分数越高,也就是越小分数越高 。其他都是正向变动!
这里特别感谢泠雨浅唱同学的提醒,本次我们得分分开,也更加方便维护
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这里需要解释一下RFM分段的确定 。先计算各指标划分为5等份的均值均值:=(最大值-最小值)/5然后我们依次使用最小值,加上对应的均值
R分段举例如下:S2公式:获取最近消耗间隔的最小值作为起始
=MIN(G:G)
S3公式:最小值,依次加上均值的数倍
=(MAX($G:$G)-$S$2)/5*ROW(A1)+$S$2
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