UF-UAP曾小青:改进的多指标RFM客户细分

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UF-UAP曾小青:改进的多指标RFM客户细分

在互联网战争中,我们可以看到,不管它是否可能盈利,首先要做的事情是抓住流量,这是客户群体。不仅是互联网,还有离线业务,客户是销售的源泉,它如何吸引顾客,留住顾客,使他们重复消费?我们需要根据不同类型的客户提供不同的产品和服务。它在客户消费数据挖掘中起着重要的指导作用。
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根据美国数据库营销研究所的亚瑟休斯,构成数据分析最佳指标的LDHF和RFM模型是衡量客户价值和客户获利能力的重要工具和手段。在RFM模式中,R(Read Read)表示客户购买的距离,F(频率)表示客户在时间内购买的次数,M(货币)表示客户在时间上购买的数量。一般分析在线CRM侧重于对客户贡献的分析,而RFM强调客户行为来区分客户。
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UFU集团UAP中心的大数据专家曾晓庆说,在企业中,大量数据分析一直是一个技术瓶颈。基于数据挖掘技术细分客户,它不仅是对传统客户细分方法的补充,也是业务分析技术的重要应用。曾晓庆在业务分析系统、业务模型和高性能实时数据挖掘方面取得了一定的成果。同时,他也看到了传统的RFM模型的不足之处,提出了一套改进的多指标RFM客户细分算法,用于消费数据挖掘。曾晓庆介绍,该方案包含3种类型的10种指标的RFM细分模型。然后从因子分析的方法中提取细分变量,然后采用分段聚类算法对客户进行细分。
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具体过程可分为以下4个步骤:(1)建立多指标RFM细分模型;(2)利用因子分析提取细分变量。因子分析提取潜在因素数和因子来解释信息,计算每个客户在因子上的得分;(3)将基于因子的顾客得分聚类为基于划分的聚类方法的输入数据,和(4)评估客户细分RE。玷污。
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研究方法
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首先,建立了多指标RFM模型。曾晓庆认为,消费者行为是一个非常复杂的过程,即R、F、M这三个指标,在一定程度上反映了顾客的购买和顾客价值,但仍存在一些缺陷。对于最近购买的R,新客户和老客户的表现可能是相同的,也就是说,在观察期间同时购买最近的记录。然而,企业不能根据R来判断客户的新旧属性,并为不同属性的客户提供不同的决策,最终导致决策的偏差。F表明,在较短的周期(例如一个月)中的消费频率可以解释顾客的购买强度,但是当顾客的周期较长(比如一年)时,在这个较长的周期内购买的数量将不能解释顾客的购买规则,比如哪个月t。顾客购买最频繁,哪个月购买最薄。弱,哪个月低于平均购买?对于同一个客户也是一样的。传统的RFM模型不能反映这些信息,但这些信息可以为企业的营销策略提供正确的指导。
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2018-05-31T18:30:04+08:002018-05-31 18:30:04|Categories: 免费crm系统|