RFM模型算法.docx
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RFM模型TOC\o"1-3"\h\uHYPERLINK\l_Toc28424一、RFMT模型介绍PAGEREF_Toc284241HYPERLINK\l_Toc20801二、RFMT模型建立PAGEREF_Toc208012HYPERLINK\l_Toc176231、指标权重确立PAGEREF_Toc176232HYPERLINK\l_Toc130551.1建立判断矩阵PAGEREF_Toc130552HYPERLINK\l_Toc17231.2归
RFM模型.doc
据美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,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(Frenquency)消费金额(Monetary)最近一次消费最近一次消费意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。理论上,上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长,只能靠偷取竞争对手
基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析.docx
基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析随着航空业的发展,民航客户的数量不断增长。但是,由于市场竞争激烈,客户的忠诚度和满意度下降也变得越来越普遍,这导致了客户流失率的增加。因此,对民航客户流失进行分析并制定相应的策略,提高客户的忠诚度和满意度,对于企业的可持续发展至关重要。本篇论文将基于RFM模型的随机森林算法对民航客户流失进行分析。一、相关理论1.1RFM模型RFM模型,即客户价值评估模型,是根据客户的消费行为对客户进行分类的一种方法。RFM模型主要包括三个维度:R(最近一次购买)、F(购买频
基于RFM分析模型的结构动态特性模糊优化算法研究及应用.docx
基于RFM分析模型的结构动态特性模糊优化算法研究及应用随着社会的快速发展和科技的不断进步,企业面临的竞争越来越激烈,如何提升产品的市场竞争力成为了众多企业所关注的话题。而RFM分析模型及其模糊优化算法的应用,则成为了一种相对成熟的解决方案。RFM分析是通过对客户的购买行为、购买频次、购买金额等数据的分析,将客户分为重要客户、潜在客户、一般客户等不同等级,有助于企业在营销方面采取有针对性的策略,以提升客户忠诚度、促进销售增长。而模糊优化算法则基于模糊理论,通过对模糊集合的处理,得到一组有效的决策变量,以达到
RFM分类方法及模型.doc
RFM顾客分类方法及模型Recency:理论上,上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。如果我们能让消费者购买,他们就会持续购买。Frenquency:消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客,忠诚度相对高于其它顾客。Monetary:消费金额的意义不言而喻。一、RFM分类:(参考:ArthurHughes顾客五等分模型)查询出一年时间内(以查询时间向前推一年计算)所有VIP顾客的最近一次购买时间;将靠前(离查询时间最近)20%标记