rfm模型是什么意思

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本文目录:

• 1、用户体系搭建（二）——如何用RFM划定用户层级

• 2、RFM模型的分析

• 3、RFM模型M是必须的吗？

• 4、客户关系管理考试题 什么是rfm

一、用户体系搭建（二）——如何用RFM划定用户层级

RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上RFM模型很多只是讲解了如何通过RFM解决和划定用户群体，但是很少有详细说明RFM模型的计算方式，本文讲解RFM模型的含义及应用以及如何使用SPSS计算RFM模型。

1、RFM模型概述

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的 客户关系管理 的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。（摘自百度百科）

以上是百度百科对RFM模型的描述，说的比较复杂，简单的来讲RFM是通过统计用户最近购买时间（R），购买的次数（F），购买的金额（M）这三个维度来描述用户在群体中的位置。对于这三个维度的描述具体如下：

基于这三个维度，将每个维度分为高低两种情况，我们构建出了一个三维的坐标系。

通过图表很直观的发现，我们把客户分为了2的三次方也就是8个群体。

2、RFM模型取数方法

根据RFM模型的定义，我们可以很容易的推导出，RFM模型的数据取数内容主要包括三个字段即：最近购买时间、最近购买次数、消费金额。但是在实际工作中也会有问题是我们要计算每个用户的购买时间、购买次数费事费力，所以一般也可以通过统计订单来进行计算。

当我们通过订单进行统计时需要包含以下字段

当我们准备好以上数据时就可以开始准备计算RFM模型

考虑不少人不是很了解SPSS，下面也将包含一些SPSS基础功能的讲解

1、设置度量标准

SPSS分为数据视图和变量视图，在开始前需要在变量视图中设置数据类型

SPSS中数据类型包括度量、名义、序号，

2、设置变量类型及宽度

变量类型是定义该变量是何种类，点击类型弹出变量类型选择弹窗

宽度定义变量的展示位数，对于Order_id、User_id等需要注意变量长度，让这两个字段完全展示。

另外对于，Create_time这一字段应选用日期这一类型并选择yyyy:mm:dd

我们可以直接将excel里的数据直接复制过来。

4、选择分析模型分析

Step1：选择分析模型

完成数据准备后选择 直销——RFM分析，不同汉化版本翻译可能稍有不同

Step2：选择数据格式

由于我们使用的是订单记录，所以我们选用交易数据

Stpe4:SPSS执行RFM分析

SPSS完成分析后，会生成一个新的数据文件，记录每个客户的最近一次交易日期、交易总次数、交易总金额、RS/FS/MS分值、RFM汇总分值。

RFM汇总分值=RS分值 100+FS分值 10+MS分值。

选用分析—描述统计——描述这一方法计算RS\FS\MS均值

最终可得如下结果

选择"重新编码为不同变量"，先对客户的RS进行高低转化。

依据上表，逐个设置各客户类型所对应的数据规则。

设置客户类型=1的数据规则，操作如下：

重复以上操作设定不同数据类型

最后将将客户类型编码1、2、3、4、5、6、7、8转换成实际客户类型：

最终，可得出如下结果

二、RFM模型的分析

RFM的含义如下：

1、R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。

2、F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。

3、M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。

4、RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。

rfm分析方法如下：

我们通常采用交易数据的格式进行分析。因为交易数据可以整理成客户数据，而客户数据无法还原成交易数据。即用交易数据的字段可以得到客户数据的字段，反之不行。

具体是“交易数据”还是“客户数据”根据数据源文件的格式而定。

【变量】：选择各个变量

【分箱化】：评分的总分是多少

【保存】：生成哪些新的变量，可以自定义名称。

【输出】：可以全部勾选，为了能全面的解读RFM分析结果。

确定后，生成了四个新的变量

崭新-得分：最后一次交易的时间间隔得分；

频率-得分：交易总次数得分；

消费金额-得分：交易总金额得分；

RFM得分：RFM得分

分析结果解读：

该图主要用来查看每个RFM汇总得分的客户数量分布是否均匀。

我们期望均匀的分布，若不均分，则应该重新考虑RFM的适用性或尝试另一种分箱方法（减少分箱数目或随机分配绑定值）

“RFM热图”是交易金额均值在RS和FS绘制的矩阵图上的图形化表示，用颜色深浅表示交易金额均值的大小，颜色越深，表示相应矩阵块内的客户交易金额均值越高。

如本例随着RS和FS的分值增大，颜色越来越深，说明客户最近一次交易时间越近、交易次数越多，其平均交易金额越高。

该图是最后一次交易时间、交易总次数、交易总金额之间的散点图。

通过散点图可以清晰直观的看到三个分析指标两两之间的关系，便于指标相关性评估。

本例中，交易总次数和交易总金额存在较为明显的线性关系，而最后一次交易时间和另外两个分析指标之间的相关性较弱。

三、RFM模型M是必须的吗？

在RFM模型中，M是必不可少的，否则无法完成整体分析！

企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M（消费金额）的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。

RFM模型相关简介：

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等。

它也适合在一个企业内只有少数耐久商品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。

RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。

根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

四、客户关系管理考试题 什么是rfm

这个是RFM模型。

即：

最近一次消费(Recency)

消费频率(Frequency)

消费金额(Monetary)

在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

以上就是关于rfm模型是什么意思相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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