文章目录：
- 利用RFM模型实现精细化用户运营
- 客户价值如何分析?看看这个RFM模型分析吧
一、利用RFM模型实现精细化用户运营
在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，RFM模型是被广泛运用的。它是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具。
通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况，常用于频繁小额消费的场景，如银行、运营商、电商等。RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。对于消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。对于消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。然后把用户按照三个维度指标进行划分成8类，对不同价值的用户使用不同的运营决策，把公司有限的资源发挥到最大的效果，这就是我们常常听到的精细化运营，不断将用户转化为重要价值用户。如何使用RFM分析方法？我们结合一份案例来进行说明：某电商需要转型进行数据化运营，需要帮助业务部门进行精准营销，为不同的客户定制不同的营销策略，使用客户价值划分模型（RFM）对客户的价值情况进行划分。这里介绍两个方法实现RFM模型的精细化用户运营一、spsspro小白操作1.数据清洗数据源必需字段有：【用户名称】、【购买时间】、【购买产品数】、【消费金额】。2.建立评分参数，分别得出R值、F值、M值这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。实际业务中，如何定义打分的范围，要根据具体的业务来灵活掌握，没有统一的标准。3.判断R值、F值、M值的高与低计算R值、F值、M值的平均值，再将其与平均值进行比较。小于平均值则为0，大于平均值则为1。4.对照模型，得到客户分类结果以上结果均是使用SPSSPRO——客户价值划分（RFM）一键生成分析结果，操作简单。RFM值可以系统自动设置也可以手动设置。下面我们看看用notebook的代码操作吧~二、notebook编程1.导入所需库2.导入数据后进行预览3.选取RFM三列，调用KMeans算法进行聚类，查看一下分类的结果，返回的数组中每个数字对应了rfm中每一行。4.查看每个类别的中心点，用其构造Dataframe来代表整个数据集5.分别计算每个属性值的中位数，代表整个属性的中位水平，并将贴好的标签，匹配到每一行数据完整代码如下：以上案例数据+完整代码已上传SPSSPRO社区动态第一条二、客户价值如何分析?看看这个RFM模型分析吧
RFM模型用于分析客户价值，它需要提供三项数据，分别是最近一次消费 (Recency)，消费频率 (Frequency)，和消费金额 (Mo***ary)。最近一次消费指研究时间点减去用户最近一次消费的时间，得到的gap时间值，单位上是天或月或周或年均可，以实际业务情况为准。消费频率是研究数据范畴内用户的消费次数，消费金额指研究数据范畴内用户的消费总计金额。
RFM的原理在于将RFM这三项数据进行分类，首先是分成1~5分计分方式，然后接着将1~5分计分方式按平均值大小分成两类群体（高价值和低价值群体）。最后RFM分别为两类群体即2*2*2=8种组合，8种组合对应着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。
RFM模型研究客户价值情况，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；
第一步：是将数据转换成1~5分计分方式（转化后分值越高代表价值越高），SPSSAU默认是按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：
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：
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：
可以使用SPSSAU进行分析。
到此，以上就是小编对于用户运营rfm模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于用户运营rfm模型的2点解答对大家有用。
