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依据美国数据库营销研讨所Arthur Hughes的研讨，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据剖析最好的指标： 近来一次消费（Recency） 消费频率（Frequency） 消费金额（Monetary） RFM剖析原多用于传统营销、零售业等领域，得用于拥有多种消费品或快速消费品的行业，美国初裁向中国铜管征高至60百分之百反 倾销税只要任何有数据记录的消费都可以被用于剖析。那么对于电 子商务网站来说，网站数据库中记录的详细的交易信息，同等可以使用RFM剖析板型施行数据剖析，特别对于那些已经开办起客户关系管理（CRM）系统的网站 来说，其剖析的结果将更具意义。 基本概念讲解 RFM板型是权衡客户价值和客户创利能力的关紧工具和手眼。RFM剖析板型主要由三个指标组成，下边对这三个指标的定义和效用做下简单讲解： 近来一次消费（Recency） 近来一次消费意指用户上一次购买的时间，理论上，上一次消费时间越近的主顾应当是比较好的主顾，对提供即时的商品或是服务也最可能会有反响。 因为近来一次消费指标定义的是一个时间段，而且与现时时间相关，故此是一直在变动的。近来一次消费对营销来说是一个关紧指标，关乎吸引客户，保持客户，并 赢得客户的忠诚度。 消费频率（Frequency） 消费频率是主顾在一定时间段内的消费次数。最常购买的消费者，忠诚度也就无上，增加主顾购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场霸占率，由他人的 手中赚取营业额。 依据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分剖析相当于是一个“忠诚度的台阶”（loyalty ladder），其诀要在于让消费者一直顺着台阶往上爬，·原油短期暴跌无碍油价上调预期把 销行想像成是要将两次购买的主顾往上促成三次购买的主顾，把一次购买者成为两次的。 消费金额（Monetary） 消费金额是对电子商务网站产能的最直接的权衡指标，也可以验证“帕雷托法则”（Pareto’s Law）——企业80％的收益来自20％的主顾。 数据获取与剖析 在从数据库中提取相关数据之前，首先需要确认数据的时间跨度，依据网站销行的物品的差异，确认合宜的时间跨度。假如打理的是快速消费品，如日用 品，可以确认时间跨度为一个季度还是一个月；假如销行的产品更替的时间相对久些，如电子产品，可以确认时间跨度为一年、半年还是一个季度。在确认时间跨度 然后就可以提取相应时间区间内的数据，其中： 近来一次消费（Recency），抽取来的数据是一个时间点，需要由 现时时间点-最 近一次消费时间点 来作为该气度的值，注意单位的取舍和一统，不论以钟头、天为单位； 消费频率（Frequency），这个指标可以直接在数据库中COUNT用户的消费次数达成； 消费金额（Monetary），可以将每位客户的所有消费的金额相加（SUM）求得。 获取三个指标的数据之后，需要计算每个指标数据的均值，作别以AVG（R）、AVG（F）、AVG（M）来表达，最终经过将每位客户的三个指标 与均值施行比较，可以将客户细分为8类： Recency Frequency Monetary 客户类型 ↑ ↑ ↑ 关紧价值客户 ↑ ↓ ↑ 关紧进展客户 ↓ ↑ ↑ 关紧保持客户 ↓ ↓ ↑ 关紧挽留客户 ↑ ↑ ↓ 普通价值客户 ↑ ↓ ↓ 普通进展客户 ↓ ↑ ↓ 普通保持客户 ↓ ↓ ↓ 普通挽留客户 ——“↑”表达大于均值，“↓”表达小于均值 结果的展览 RFM板型涵盖三个指标，无法用平面坐标图来展览，所以这搭使役三维坐标系施行展览，一种X轴表达Recency，Y 轴表达Frequency，Z轴表达Monetary，坐标系的8个象限分 别表达 8类用户，依据上表中的分类，可以用如次图形施行描写：
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发表于 2012-8-31 21:31:36
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