RFM模型原理和操作实践.docx

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RFM模型原理和操作实践

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SPSSStatistics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（Monetary）

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，XX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，最小值是１１１，最大是５５５，那你根据自己需要，随便选一个要推广的，例如选择５００，看看有多少人。

如果要做ＥＤＭ推广，根据业务需要选一些人就行。

具体方法如下：

在新的数据集中，点击“数据”，找到“选择个案”（倒数第二个），点击

点击后会出现如下图，你要点击　如果条件满足　下面的　如果

点击后出现如下图，你就要把　ＲＦＭ得分　拉倒右上方　在下面的类似于计算器节目的窗口里，选择符合和数字，我给你写的是　ＲＦＭ得分＞＝５００，然后点击　继续　，它就回去原来界面了。

回去之后，你就在原来的　输出　选项，选择第二个　将选定个案复制到新数据集　并起个名字保存就好。

这两个步骤，看下面一张的两个图。

做完这些，基本工作久完成了。

ＳＰＳＳ，会自动将所有的符合条件的用户给你形成一个新的数据集，你保存了它，就是你做推广用的了。

下面是最终形成的数据集格式：

保存后基本就完成了。

当然，过程中有输出一些图形，教给你看最简单的　热图　这个不学也行。

它的作用无非是简洁而已，可以一眼看到哪一类人购买力最强，可以对分析数据有个直观感受而已。

颜色越深，用户价值越大。

看到这里，证明卓琳你真的爱学习，如果觉得这就是你要的模型，我就把数据文件和ＳＰＳＳ的安装包给你，基本上你自己过一遍就会了。

这是这个模型就简单的一部分。

如果你感兴趣，看完后我开始给你用同意的数据，做一些较为复杂的研究，例如用户分群和画像。

当然，你先消化这个吧……爱你的重琳。