1、首先对所有用户的最近一次消费时间/总共消费次数/总共消费金额进行统计 2、再进行归一化(运营/产品提供的打分规则) 3、再使用算法进行聚类(K-Means) 4、根据聚类结果给用户打Tag(标签) 1、RFM详解 1.1 R值:最近一次消费(Recency) 消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔,理论上R值越小的客户是...
让算法自动学习用户之间的相似度,然后相似度高的用户,自动聚成一类,最后完成聚类的划分。 计算流程 1、首先对所有用户的最近一次消费时间/总共消费次数/总共消费金额进行统计 2、再进行归一化(运营/产品提供的打分规则) 3、再使用算法进行聚类(K-Means) 4、根据聚类结果给用户打Tag(标签) 1、RFM详解 1.1 ...
如图所示,根据RFM模型,就可以统计在某一段时间内,用户最近的消费间隔,消费次数和消费金额,再根据使用k-means算法对用户进行聚类分群。 注意一点,不仅仅可以局限于这三个数据字段,还可以根据业务需求,加入其他字段,进行调整模型。 我们可以根据RFM模型计算出所有用户的RFM值形成一个二维表: 对于以上数据的量纲不一致(单...