商业数据分析实战 主讲人:武峰 Email: 46036530@qq.com 1.

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商业数据分析实战 主讲人:武峰 Email: 46036530@qq.com 1

第11章 RFM分析 RFM分析意义 RFM分析的基本思想 RFM分析实例分析 2

一. RFM分析意义 美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究发现,在客户数据分析中发现了三个重要的指标,即:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary),它们是衡量客户价值的重要标准。 RFM分析是一种探索性分析方法。 最近一次消费(R),有人简称为“近度”,是指离某个时间点最近的一次消费; 消费频率(F),有人简称为“频度”,是指在最近一段时间内消费的次数; 消费金额(M),有人简称为“额度”,是在最近一段时间内消费的金额。 3

二. RFM分析基本原理 以三个指标为坐标轴,将每个指标进行二等分,即将最近一次消费时间分为远和近;将消费频率分为高和低;将消费金额分成多与少。绘制出一个三维立方图,即著名的RFM三维模型。 4

三. RFM分析功能与应用 1、对应分析的功能 识别优质客户,对他们进行个性化的沟通和营销服务,为营销决策提供有力支持。 能够衡量客户价值和客户利润创收能力。 重要价值客户(高,高,高):最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高,绝对的优质客户。 重要保持客户(低,高,高):最近消费时间较远,但消费频次和金额都很高,说明这是个一段时间没来的忠诚客户,需要主动和他保持联系。 重要发展客户(高,低,高):最近消费时间较近、消费金额高,但频次不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展。 重要挽留客户(低,低,高):最近消费时间较远、消费频次不高,但消费金额高,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。 同理,一般客户也可以这样分析,制定相应的营销策略 5

三. RFM分析功能与应用 2、对应分析的应用 可以动态地显示每个客户的全部轮廓,对个性化的沟通和服务提供了依据。通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持; 将RFM分析利用主流分析工具SPSS Statistics来操作实现,具有很高的效用。 6

四. RFM分析的基本步骤 第一步:计算RFM各项分值(R_S、F_S、M_S); 第二步:汇总RFM分值; 其中: R_S值越大,表示客户最近一次消费发生的时间越近,则得分越高;反之,表示客户发生消费的时间越远,则得分越低; F_S值越大,表示客户消费发生的次数越频繁,则得分越高;反之,表示客户消费不够活跃,则得分越低; M_S值越大,表示客户消费金额越高,则得分越高;反之,表示客户消费金额越低,则得分越低。 例如:把每一项的最高得分设为5分,最低得分设为1分。可利用以下计算方法得到RFM总分值:  RFM = 100×R_S + 10×F_S + 1×M_S 通过情况下,RFM最小值为111,最大值为555 7

五. 案例分析 实例一:打开“超市销售数据RFM分析.sav”文件,这是某超市在一段时期内销售记录的数据。包括记录ID、客户编号、收银时间、销售金额、销售类型共5个变量,利用RFM模型分析,希望找出高价值的客户,进行有针对性的个性化营销。 【直销选择技术】 8

根据每个客户三个指标的得分与对应的均值得分相比较,如果小于均值,则定义为“低”;如果大于均值,则定义为“高”。