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值越小的客户是价值...
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...
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...
客户关系管理是精准化运营的基础,而客户关系管理的核心是客户分类。通过客户分类,对客户群体进行细分,区别出低价值客户与高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,从而实现效益最大化。 本项目将使用航空公司客户数据,结合RFM模型,采用K-Means聚类算法,对客户进行分群...
本文针对互联网行业,应用传统行业已非常成熟的RFM模型,分析某电商平台客户的消费行为特征.其中RFM模型为:Recency:最近一次消费;Frequency:一段时间内的消费频率;Monetary:一段时间内的消费金额. 本文通过建立RFM模型,对客户消费数据进行聚类分析,分别采用K-means,模糊C均值和SOM自组织特征映射神经网络三种聚类方法,通过将...
2.1 基于RFM模型进行客户细分 2.2 通过RFM模型评分后输出目标用户 二、KMeans聚类算法 1、算法原理 结语 一、RFM模型引入 比如电商网站要做一次营销活动,需要针对不同价值的客户群体进行分群,对于高价值的用户推荐手表,珠宝等高端商品...
二、KMeans聚类算法 1、算法原理 结语 一、RFM模型引入 比如电商网站要做一次营销活动,需要针对不同价值的客户群体进行分群,对于高价值的用户推荐手表,珠宝等高端商品,对于低价值用户推荐打折促销的廉价商品,当然还有以下这些问题都是需要考虑的: ...