演示基于rfm模型的客户细分

演示文档RFM模型的客户细一、演示目在理解客户细分内涵的基础上,了解客户细分的基本方法,RFM模型进行独二、演示内1年约1200名会员客户26662的活动希望保留这些客户维持其活跃度因此希望利用该数据进行客户分类研究根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接按照R(Recency-近度F(Frequency-频度），考虑到集中度分布情况，数量多的分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期 、或者信函的数量。RFM模型原理(概念部分,已经制作微近度R：R代表客户最近的活跃时间距离点的时间距离，R越大，表示客户越久未频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。F越大，则表示客户同本公司的越频M费金额根据分析的目的不同可以有不同的标识方法一般来讲单次金额较大的客户支付能力强价格敏感度低是较为优质的客户而每次金额很小的客户可能在支付能力和支付意愿上较低。当然，也不是。操作步骤第一步：数原始数据集：数据请参考附件Excel（模拟数据.xlsx。大家可以练习。该数据集共26600多条数据，包含记录ID（数据库的primarykey、客户编号、收银时间、销售金额、5个字段通过简单的筛选可以看到在金额中有0消费额有负数消费额继续查看类型，Excel鼠标点击第一行的行标“1准；F根据数据集中每个会员客户的次数作为计量标准（1年的次数；M以客户平均的额为计量标准。通过Excel的表即可计算以上RFM数据。Excel快捷按钮栏点击“表将“客户编号”拖入“行”ID在框左下角，点击“数字格式，设定时间格式为：yyyy-mm-dd，然后“确定框中打勾，然后点掉“退货”和“”前的勾，然后“确定”会得到如下结果。1）F12）M值：客户每次的平均消费金Excel鼠标拉选列ABCD,选中表所在的四在C1单元格中输入日期2010-09-27，格式为yyyy-mm-然后选中C1单元格，其中内shift键，按一次向上箭头，取消数据最后一行的汇总数据】，，因为得到的数据为最后日期减去日期的天数，是负值，所以，还需要处理D1单元格中输入-然后ctrl^CD1单元格中的值（-第三步：数据分的极差（最大值和最小值的差通过对比R（或者F,M）值和极差三等分距，来确定R（或F,M）R-score,F-score,M-score。R、F、MExcelF1到H1代表R\F\M的最大值，利用“=max(B5:B1204)”计算,（计算F时B换C，MBD即可F2到H2代表R\F\M的最小值，利用“=min(B5:B1204)”计算（计算F时B换成C，MB换成D即可）F3到H3代表R\F\M的极差三等分距，利用“=(F1-F2)/3”计算（计算F时F换G，MFH即可【以上快捷操作可用，先输入F1,F2,F3单元格里的，选择F1：F3三个单元格，然后拉动右下角的黑色小十字叉，向右拖动F列到G和H列即可】R-score的计算为=IF(ROUNDUP((B5-之所以使用IF判断函数，主要是考虑到当R值为最小值时，roundup(B5,0)0if函01。之所以用$F$2锁定的单元格，是为了后续的，最小值和极差三等分距不会发生相对而变化位置【锁定单元格除了手工添加$符号外，快捷方式是选中F4快捷键，此处都比较麻烦，手工输入$符号还快些】【另外一种简单的处理方式就是直接用“=ROUNDUP((B5-$F$2)/$F$3,0)，然后用F-score和M-score如法制F5单元格为：=IF(ROUNDUP((C5-$G$2)/$G$3,0)=0,1,ROUNDUP((C5-G5单元格为：=IF(ROUNDUP((D5-$H$2)/$H$3,0)=0,1,ROUNDUP((D5-H5单元格的为：选中E4到