RFM分析模型

1.RFM，指客户数据库中的三个要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)

2.使用目的：将主题的指标表现进行评估，评估标准是RFM三要素，同时参考RFM的权重，对于客户或者目标群体进行分类分析。

3.决策逻辑说明：

• 最近一次消费(Recency)：指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。
• 消费频率(Frequency)：指顾客在限定的期间内所购买的次数。
• 消费金额(Monetary)：指顾客所花费的金额，是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80％的收入来自20％的顾客。

4.摘抄：

--传统的RFM模型与电信业RFM模型的各指标含义比较

模型R(近度)F(频度)M(值度)传统的RFM模型客户最近一次客户一定时期客户一定时期购买距离分析内购买该企业内购买该企业点的时间产品的次数产品的总金额电信业RFM模型客户最后一次客户一定时期客户一定时期交费距离分析内交费的次数内的交费总额点的时间

　　以客户交费的近度、频度和值度来替代客户消费的近度、频度和值度,基于以下几点考虑:

　　(1)客户交费的时间间隔较大,以交费近度替代消费近度,避免了客户消费的近度难于区分的问题。

　　(2)客户交费次数相对较少,可以减少统计客户消费次数的工作量。

　　(3)客户交费额等于客户消费额.因此,从交费角度构建电信业的RFM模型是可取的。

--聚类分析后产生的8个客户类别：

--RFM加权分类：

5.参考网站：http://wiki.mbalib.com/wiki/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B