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rfm模型 聚类分析,基于rfm模型的顾客分析

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【rfm模型 聚类分析,基于rfm模型的顾客分析】这个分类的过程是聚类-3/ 。没有RFM 模型 分析？数据分析of聚类-3/RFM分析只能用于客户行为分析，其中包含了一点信息，常用的分析方法和模型有哪些？分析RFM 模型怎样做最有效？聚类可以在变量上做聚类但是在个体上做聚类更常见，也就是样本/11，虽然一部分原因可能是我们不了解分析 模型的原理 ， 但也许更多的原因是我们不知道如何使用工具将各种模型规则应用于分析决策 。

1、9种常用的数据 分析方法(实用干货,强烈建议收藏所谓公式分解法，就是用一个公式将一个指标的影响因素逐层分解 。比如:分析一个产品销量低的原因是用公式法分解比较法 ， 这是比较两组或多组数据最常用的方法 。我们知道孤立的数据是没有意义的 ， 只有对比才能有所作为 。比如同比与环比对比、增速、定基比、与竞争对手对比、品类间对比、特色与属性对比等 。对比法可以发现数据变化的规律，使用频率较高 ， 经常与其他方法结合使用 。

2、如何 分析RFM 模型才能最有效,才能真正起到精细化运营的作用?如何通过RFM对用户进行分组，实现精细化运营模型 。RFM 模型是广泛使用的客户关系分析 模型，主要是通过用户行为来区分客户 。RFMs有:RRecency最新消费FFrequency消费频率MMonetary消费金额需要通过以上三个指标详细定义，可以戳度娘 。教科书式的RFM差异化将维度细分为五个部分，这样你就可以细分出5x5x5125种类型的用户 。按照每一类用户精准营销 ， 显然125类用户已经超出了普通人大脑的计算范围，更别说针对125类用户定制营销策略了 。

这样，四期的前提，就可以很容易的解读出来了(数字顺序RFM ， 1代表高，0代表低)重要价值客户(111):近期消费时间、消费频率、消费金额都很高，一定是VIP！重要客户(011):近期消费时间较远，但消费频率和金额较高，说明这是一个刚来没多久的忠实客户，需要我们主动与他保持联系 。

3、《数据 分析与挖掘实战》笔记之-航空公司客户价值 分析(1数据笔记中的航空公司客户价值分析挖掘实战分析(1)面对激烈的市场竞争 ， 各航空公司纷纷推出更加优惠的营销手段来吸引更多的客户 。国内某航空公司面临旅客流失、竞争力下降、航空资源利用不足等经营危机案例 。目的:识别客户价值，通过航空公司客户数据识别不同价值的客户为了区分无价值客户和高价值客户，企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，并制定相应的营销策略 ， 将有限的营销资源集中在高价值客户上，为不同的客户提供个性化的客户服务，从而达到企业利润最大化的目标分析客户首先想到的是RFM-2 。

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