手把手教你创建RFM模型

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2021-05-2810:47:52 评论 79 1535字
摘要

本文主要阐述创建RFM模型的方法。

 

一.什么是RFM模型

 

RFM是通过分析三个可量化指标对其客户价值进行分类,根据得分高低组合成8类价值人群,最终结合此8类价值人群提供有针对性的营销策略。

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3个特征指标分别是最近一次消费(R)、消费频率(F)和消费金额(M)。

最近一次消费时间(R):指用户最近一次的交易时间距离现在的时间。

消费频率(F):指(在定义的期间内)用户的购买次数。

消费金额(M):指(在定义的期间内)用户消费的总金额。

二.如何创建RFM模型

1.整理数据

某企业从数据库中提取出100个用户购买信息,并且对数据进行汇总整理成RFM的数据格式,即一行代表一个用户,一共3列指标数据,分别是:最近一次消费时间gap值 (Recency),消费频率 (Frequency),和消费金额 (Monetary)。数据格式类似如下表:

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2.细分组别

上文提到,RFM模型最终将客户分成8个不同的类别(8种用户类型)。具体RFM模型如何将数据划分为8种类别用户上,其内部计算上分为两步;

 

第1步是将数据转换成1~5分计分方式。由于每个指标之间存在量级的差距,无法直观地用加减或平均来衡量用户价值。因此对每个指标采取按1~5分计分,对每组数据进行分组评分。分值越大意味着客户价值越高。

 

SPSSAU默是按20%/40%/60%/80%分位数将数据计为1~5分。SPSSAU具体计分方式如下表所示:

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第2步是将1~5分值,按分别对应的平均值进行划分,划分为0和1,数字0代表低价值群体,数字1代表高价值群体。如下表所示:

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最后将RFM的组别建立组合,共计2*2*2=8种组合,即8种用户类型,如下表:

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3.进行分析

选择SPSSAU[进阶方法]--[RFM模型]。

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分析时要按照R(最近一次消费时间),F(消费频率),M(消费金额)的顺序放置:

勾选【保存用户类型】,系统会自动输出客户价值类型。类似地,如果需要保存1~5分计分数据或0和1两类别数据,那么需要分别选中‘保存分值’和‘保存类别’。

 

本次数据并非1~5分计分形式,也不是01两类别数据,因而默认让SPSSAU全自动处理即可。

 

4.结果分析

SPSSAU输出四个表格,分别如下说明。

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RFM分值分布表

上表格展示RFM1~5分计分数据的分布情况,数字越大代表价值越高。由于SPSSAU默认使用20%/40%/60%/80%分位数划分为五个分值,因此每个分值的占比基本均在20%左右,并没有出现个别分值时明显的样本偏多或者偏少。

 

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RFM三项的分位数

 

上表格展示出20%/40%/60%/80%分位数具体数据,1~5分值数据的划分,就是由上表格的数字进行切割得到的。比如R时小于20%分位数数字20,那么计为5分,R时大于80%分位数即80时,计为1分。而F和M时,小于20%分位数均计为1分,大于80%分位数均计为5分。

 

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RFM类别分布表

 

上表格展示出划分为两组别(即高低价值)群体时的数据分布,具体如何划分是结合‘RFM分值分布’里面的平均值进行切割,比如R小于平均值2.94时计为0分,大于平均值2.94时计为1分。类似F和M也是,小于对应自己的平均值时计为0分,大于平均值时计为1分。0分代表低价值群体,1分代表高价值群体。图形展示如下:

 

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RFM用户类型分布表

 

上表格展示最终2*2*2=8种用户类别,总体上分为重要用户和一般用户,重要用户再继续细分为重要价值用户,重要保持用户,重要发展用户和重要挽留用户。

与此同时,上表格展示出8种类别用户的占比情况,并且使用图示如下:

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End.

作者:SPSSAU

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