Sale Whatsapp

比如：，其中< i <n，n指的是每类中的客户设备数，指的是每类中客户的属性R规格化之和； 假如计算出RFM矩阵权重的权向量，那每一类客户的综合总得分等于：的各指标值的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对k均值聚类的类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 K-均值聚类法对按照RFM坐标空间划分的类客户重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户进行价值排序： 计算每类客户被规格化后各个指标的平均值，其中< i <，分别代表每一个客户R近度、F频度、M值度的规格化指标平均值。


那每一类客户的综合总得分等于：的各指标值 澳大利亚电话号码数据 的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对RFM坐标空间划分的类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 可视化分析 进行客户价值分类的过程中，需要能支持从不同维度来通过RFM模型对客户进行分类，针对同类别的客户采取不同的运营策略，数据驱动决策，帮助企业解决客户运营问题。 其中最近消费以及消费频次是最有力的预测指标，可以预测客户下一次购买时间点以及行为。


取近两年还有订购记录的客户设定为一个集合统计客户样本数据，RFM模型对客户分层的可视化看板如图所示： 图 RFM模型对客户分析看板 按维度筛选； RFM客户价值分类：是整个RFM模型的核心，直观显示了个客户群的人数以及占比。 k均值聚类RFM模型H分层，对统计的样本客户进行分类； 个客户群：重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户； RFM分类-交易金额：在RFM指标中，往往我们更关心个客户群中各个客户群的价值贡献，交易金额可以更直观的看出哪个客户群的价值较大。