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用数据分析细分用户:RFM分析


来源:乐橙国际 | 时间:2015-12-08

  通过RFM方法,我们根据用户的属性数据分析,对用户进行了归类。在推送、转化等很多过程中,可以更加精准化,不至于出现用户反感的情景,更重要的是,对产品转化等商业价值也有很大的帮助。

  在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。

  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。

  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。

  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。

  为客户分组,即将三个指标分别分为“高”和“低”两种,高于均值的为“高”,低于均值的为“低”。

  可以在变量设置里设置标签,1代表“低”,2代表“高”,也可以在“重新编码到不同变量”里面设置时就直接定义为“高低”,而不是“1和2”。

  通过RFM方法,我们根据用户的属性数据分析,对用户进行了归类。在推送、转化等很多过程中,可以更加精准化,不至于出现用户反感的情景,更重要的是,对产品转化等商业价值也有很大的帮助。

  我也是做资讯类的,准备用这个做一个价值模型,我觉得什么都可以用吧,只要调整好一定的权重就可以了

  自己用SPSS做了下,了解清楚了:这里说的RFM只能用于分析对应用户在全部用户中的水平,在对应RFM等级中赋予权重,就可以得到最终分数水平了。

  RS等3个得分分别为1和2,组合有8种,但值只有4个:1、2、4、8,并没有8个数值,8种分类啊?

  正在下载软件,找数据练习下。上周处理用户数据时中提出来建一个用户自动分层评级的系统,由于自己水平有限,画出来的流程感觉提出来的不是特别合理,重新学习下

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