RFM模型原理和操作实践.docx
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RFM模型原理和操作实践.docx
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RFM模型原理和操作实践
一、RFM模型介绍
在营销活动中,每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同,寻找一种工具来辨别客户价值至关重要。
客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类,然后对客户进行个性化营销。
现有的客户价值模型中,最流行的莫过于RFM模型,很多实例都表明了这种方法的有效性和便捷性,对于用户价值界定而已,是目前最好的研究手段。
而且可以通过主流分析工具SPSSStatistics实现,具有很高的效用,因此,本人建议使用这种方法对南航两舱高端旅客进行发掘,从而做到精准营销。
本人为南航两舱高端旅客精准营销体系的建立引入了RFM模型,它以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的RFM模型为基础,结合航空业实际而成。
RFM模型有四个指标,如下
R(Recency)
R表示用户最近一次乘坐两舱的时间间隔。
理论上,最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
R指标主要刻画了用户对南航两舱的乘坐需求强度。
F(Frequency)
F表示用户在限定时间内购买机票的频率,消费频率越高的用户,其满意度和忠诚度也就越高。
F指标主要刻画了用户对南航两舱需求的持久度和忠诚度。
M(Monetary)
M表示用户在限定时间乘坐南航两舱所花费的平均金额。
消费金额是所有数据库报告的支柱,直接反应了南航两舱的盈利情况。
M指标主要刻画了用户的购买力。
(也可以用里程代替,因为基本上有了里程就代表了票价高低,当然最好是用金额)。
二、所需数据
其实该模型需要的数据十分简单,只要有客户id,就是我们的明珠会员号,以及购买两舱客票的时间和价格就可以,RFM模型实现中会自动计算其购票间隔、购票频率和总价格。
所需最基本数据要求如下:
当然,数据越完整越好,例如事发机场、到达机场和用户所在地等,这样就可以在界定出用户后,慢慢
三、RFM模型的实现方法和数据解释
因为没有可以利用的数据(基础数据不可能实现),因此本人用朋友网店的销售数据为例,为大家展示该模型的实现方法和使用价值。
首先安装SPSS,打开给你的原始数据,然后在SPSS的功能栏,找到“直销”点击后出现“选择方法”(也就这一个):
点击后出现如下页面:
然后点击:
了解我的联系人,出现如下界面:
然后点击:
交易数据,出现如下界面:
然后会出现选择页面,交易日期:
你就选购票时间;交易金额:
你就选机票价格或里程;客户标识符:
就选会员号。
(实例数据怎么选,按照图上面的来就好)。
当然,为了更好的效果,你要设置好变量后,点击“离散化”,将默认的“结”下面的默认选项,改成第二个:
将结随机指定到相邻块。
具体如下:
如果更好为大家解释,可以在“输出”中,选择直方图和变量散点图。
但是,基本上如果没人懂,就算了,你想学,我告诉你。
这一步可以不操作,操作的话,具体如下:
都设置好后,系统会在后台自动计算,生成一个新的数据集,这个数据集,会自动生成RFM方面的得分,以及最后的总分,这是分数的理论依据,看我给你的那篇文章足够,如果觉得不懂,XX百科搜一下,从基础了解就好,我觉得你够聪明,就不替你百科了吧。
现在就好办了,基本上你已经给用户价值界定好了,然后就是根据实际需要,做推广,例如两万个人,你要选出来需要推广的,就自己设一个指标,按照这个模型,最小值是111,最大是555,那你根据自己需要,随便选一个要推广的,例如选择500,看看有多少人。
如果要做EDM推广,根据业务需要选一些人就行。
具体方法如下:
在新的数据集中,点击“数据”,找到“选择个案”(倒数第二个),点击
点击后会出现如下图,你要点击 如果条件满足 下面的 如果
点击后出现如下图,你就要把 RFM得分 拉倒右上方 在下面的类似于计算器节目的窗口里,选择符合和数字,我给你写的是 RFM得分>=500,然后点击 继续 ,它就回去原来界面了。
回去之后,你就在原来的 输出 选项,选择第二个 将选定个案复制到新数据集 并起个名字保存就好。
这两个步骤,看下面一张的两个图。
做完这些,基本工作久完成了。
SPSS,会自动将所有的符合条件的用户给你形成一个新的数据集,你保存了它,就是你做推广用的了。
下面是最终形成的数据集格式:
保存后基本就完成了。
当然,过程中有输出一些图形,教给你看最简单的 热图 这个不学也行。
它的作用无非是简洁而已,可以一眼看到哪一类人购买力最强,可以对分析数据有个直观感受而已。
颜色越深,用户价值越大。
看到这里,证明卓琳你真的爱学习,如果觉得这就是你要的模型,我就把数据文件和SPSS的安装包给你,基本上你自己过一遍就会了。
这是这个模型就简单的一部分。
如果你感兴趣,看完后我开始给你用同意的数据,做一些较为复杂的研究,例如用户分群和画像。
当然,你先消化这个吧……爱你的重琳。
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