RFM模型原理和操作实践.docx

一、 RFM 模型介绍在营销活动中,每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同,寻找一种工具来辨别客户价值至关重要。客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类,然后对客户进行个性化营销。现有的客户价值模型中,最流行的莫过于 RFM 模型,很多实例都表明了这种方法的有效性和便捷性,对于用户价值界定而已,是目前最好的研究手段。而且可以通过主流分析工具 SPSS Statistics 实现,具有很高的效用,因此,本人建议使用这种方法对南航两舱高端旅客进行发掘,从而做到精准营销。本人为南航两舱高端旅客精准营销体系的建立引入了 RFM 模型,它以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的 RFM 模型为基础,结合航空业实际而成。 RFM 模型有四个指标,如下 R( Recency ) R表示用户最近一次乘坐两舱的时间间隔。理论上,最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。 R指标主要刻画了用户对南航两舱的乘坐需求强度。 F( Frequency ) F表示用户在限定时间内购买机票的频率,消费频率越高的用户,其满意度和忠诚度也就越高。 F指标主要刻画了用户对南航两舱需求的持久度和忠诚度。 M( ary ) M表示用户在限定时间乘坐南航两舱所花费的平均金额。消费金额是所有数据库报告的支柱,直接反应了南航两舱的盈利情况。M指标主要刻画了用户的购买力。( 也可以用里程代替, 因为基本上有了里程就代表了票价高低, 当然最好是用金额)。二、所需数据其实该模型需要的数据十分简单, 只要有客户 id,就是我们的明珠会员号, 以及购买两舱客票的时间和价格就可以, RFM 模型实现中会自动计算其购票间隔、购票频率和总价格。所需最基本数据要求如下: 当然,数据越完整越好,例如事发机场、到达机场和用户所在地等,这样就可以在界定出用户后,慢慢三、 RFM 模型的实现方法和数据解释因为没有可以利用的数据(基础数据不可能实现) ,因此本人用朋友网店的销售数据为例,为大家展示该模型的实现方法和使用价值。首先安装 SPSS ,打开给你的原始数据,然后在 SPSS 的功能栏,找到“直销”点击后出现“选择方法”(也就这一个): 点击后出现如下页面: 然后点击: 了解我的联系人,出现如下界面: 然后点击: 交易数据,出现如下界面: 然后会出现选择页面, 交易日期:你就选购票时间;交易金额:你就选机票价格或里程;客户标识符:就选会员号。(实例数据怎么选,按照图上面的来就好)。当然, 为了更好的效果, 你要设置好变量后, 点击“离散化”, 将默认的“结”下面的默认选项,改成第二个:将结随机指定到相邻块。具体如下: 如果更好为大家解释,可以在“输出”中,选择直方图和变量散点图。但是, 基本上如果没人懂,就算了,你想学,我告诉你。这一步可以不操作,操作的话, 具体如下: 都设置好后,系统会在后台自动计算,生成一个新的数据集, 这个数据集, 会自动生成RFM方面的得分,以及最后的总分,这是分数的理论依据,看我给你的那篇文章足够,如果觉得不懂,百度百科搜一下,从基础了解就好,我觉得你够聪明,就不替你百科了吧。现在就好办了,基本上你已经给用户价值界定好了,然后就是根据实际需要, 做推广,例如两万个人,你要选出来需要推广的,就自己设一个指标,按照这个模型