演示基于rfm模型的客戶細分

演示文檔RFM模型的客戶細一、演示目在理解客戶細分內(nèi)涵的基礎上,了解客戶細分的基本方法,RFM模型進行獨二、演示內(nèi)1年約1200名會員客戶26662的活動希望保留這些客戶維持其活躍度因此希望利用該數(shù)據(jù)進行客戶分類研究根據(jù)客戶的需求，RFM模型相對簡單并且直接按照R(Recency-近度F(Frequency-頻度），考慮到集中度分布情況，數(shù)量多的分類也能夠有200-300左右，適合針對會員客戶進行短期 、或者信函的數(shù)量。RFM模型原理(概念部分,已經(jīng)制作微近度R：R代表客戶最近的活躍時間距離點的時間距離，R越大，表示客戶越久未頻度F：F代表客戶過去某段時間內(nèi)的活躍頻率。F越大，則表示客戶同本公司的越頻M費金額根據(jù)分析的目的不同可以有不同的標識方法一般來講單次金額較大的客戶支付能力強價格敏感度低是較為優(yōu)質(zhì)的客戶而每次金額很小的客戶可能在支付能力和支付意愿上較低。當然，也不是。操作步驟第一步：數(shù)原始數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)請參考附件Excel（模擬數(shù)據(jù).xlsx。大家可以練習。該數(shù)據(jù)集共26600多條數(shù)據(jù)，包含記錄ID（數(shù)據(jù)庫的primarykey、客戶編號、收銀時間、銷售金額、5個字段通過簡單的篩選可以看到在金額中有0消費額有負數(shù)消費額繼續(xù)查看類型，Excel鼠標點擊第一行的行標“1準；F根據(jù)數(shù)據(jù)集中每個會員客戶的次數(shù)作為計量標準（1年的次數(shù)；M以客戶平均的額為計量標準。通過Excel的表即可計算以上RFM數(shù)據(jù)。Excel快捷按鈕欄點擊“表將“客戶編號”拖入“行”ID在框左下角，點擊“數(shù)字格式，設定時間格式為：yyyy-mm-dd，然后“確定框中打勾，然后點掉“退貨”和“”前的勾，然后“確定”會得到如下結(jié)果。1）F12）M值：客戶每次的平均消費金Excel鼠標拉選列ABCD,選中表所在的四在C1單元格中輸入日期2010-09-27，格式為yyyy-mm-然后選中C1單元格，其中內(nèi)shift鍵，按一次向上箭頭，取消數(shù)據(jù)最后一行的匯總數(shù)據(jù)】，，因為得到的數(shù)據(jù)為最后日期減去日期的天數(shù)，是負值，所以，還需要處理D1單元格中輸入-然后ctrl^CD1單元格中的值（-第三步：數(shù)據(jù)分的極差（最大值和最小值的差通過對比R（或者F,M）值和極差三等分距，來確定R（或F,M）R-score,F-score,M-score。R、F、MExcelF1到H1代表R\F\M的最大值，利用“=max(B5:B1204)”計算,（計算F時B換C，MBD即可F2到H2代表R\F\M的最小值，利用“=min(B5:B1204)”計算（計算F時B換成C，MB換成D即可）F3到H3代表R\F\M的極差三等分距，利用“=(F1-F2)/3”計算（計算F時F換G，MFH即可【以上快捷操作可用，先輸入F1,F2,F3單元格里的，選擇F1：F3三個單元格，然后拉動右下角的黑色小十字叉，向右拖動F列到G和H列即可】R-score的計算為=IF(ROUNDUP((B5-之所以使用IF判斷函數(shù)，主要是考慮到當R值為最小值時，roundup(B5,0)0if函01。之所以用$F$2鎖定的單元格，是為了后續(xù)的，最小值和極差三等分距不會發(fā)生相對而變化位置【鎖定單元格除了手工添加$符號外，快捷方式是選中F4快捷鍵，此處都比較麻煩，手工輸入$符號還快些】【另外一種簡單的處理方式就是直接用“=ROUNDUP((B5-$F$2)/$F$3,0)，然后用F-score和M-score如法制F5單元格為：=IF(ROUNDUP((C5-$G$2)/$G$3,0)=0,1,ROUNDUP((C5-G5單元格為：=IF(ROUNDUP((D5-$H$2)/$H$3,0)=0,1,ROUNDUP((D5-H5單元格的為：選中E4到