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Z轴表示Mary,网站数据分析——电子商务网站RFM分析

时间:2016-05-10 作者:马勃栋 阅读:1690次

  
Z轴表示Mary,网站数据分析——电子商务网站RFM分析
  Z轴表示Mary,网站数据分析——电子商务网站RFM分析   基本概念解释

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,数据获取与分析

在从数据库中提取相关数据之前,首先需要确定数据的时间跨度,根据销售的物品的差异,确定合适的时间跨度,品,可以确定时间跨度为一个季度或者一个月;如果销售的产品更替的时间相对久些,如电子产品,可以确定时间跨度为一年、半年或者一个季度。   

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:

最近一次消费

消费频率

消费金额

RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域,适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业,只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。那么对于电   子商务来说,数据库中记录的详细的交息,同样可以运用RFM分析模型进行数据分析,尤其对于那些已经建立起客户关系管理系统的   来说,其分析的结果将更具意义。基本概念解释

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。RFM分析模型主要由三个指标组成,下面对这三个指标的定义和作用做下简单解释:最近一次消费

最近一次消费意指用户上一次购买的时间,理论上,上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。   因为最近一次消费指标定义的是一个时间段,并且与当前时间相关,因此是一直在变动的。最近一次消费对营销来说是一个重要指标,涉及吸引客户,保持客户,并   赢得客户的忠诚度。消费频率

消费频率是顾客在一定时间段内的消费次数。最常购买的消费者,忠诚度也就最高,增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率,由别人的手中赚取营业额。

根据这个指标,我们又把客户分成五等分,这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”,其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬,把销售想像成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客,把一次购买者变成两次的。消费金额

消费金额是对电子商务产能的最直接的衡量指标,也可以验证“帕雷托法则”——公司80%的收入来自20%的顾客。数据获取与分析

在从数据库中提取相关数据之前,首先需要确定数据的时间跨度,根据销售的物品的差异,确定合适的时间跨度。如果经营的是快速消费品,如日用   品,可以确定时间跨度为一个季度或者一个月;如果销售的产品更替的时间相对久些,如电子产品,可以确定时间跨度为一年、半年或者一个季度。在确定时间跨度   之后就可以提取相应时间区间内的数据,其中:

最近一次消费,取出来的数据是一个时间点,需要由 当前时间点-最近一次消费时间点 来作为该度量的值,注意单位的选择和统一,无论以小时、天为单位;

消费频率,这个指标可以直接在数据库中COUNT用户的消费次数得到;

消费金额,可以将每位客户的所有消费的金额相加求得。

获取三个指标的数据以后,需要计算每个指标数据的均值,分别以AVG、AVG、AVG来表示,最后通过将每位客户的三个指标与均值进行比较,可以将客户细分为8类:RecencyFrequencyMary客户类型↑↑↑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

——“↑”表示大于均值,“↓”表示小于均值,多谢nancy的提醒,表中Recency的箭头应该是倒过来的,下面的图中也是结果的展示

RFM模型包括三个指标,无法用平面坐标图来展示,所以这里使用三维坐标系进行展示,一种X轴表示Recency,Y轴表示Frequency,Z轴表示Mary,坐标系的8个象限分别表示8类用户,根据上表中的分类,可以用如下图形进行描述:

RFM分析也存在着一定的缺陷,它只能分析有交易行为的用户,而对访问过但未消费的用户由于指标的限制无法进行分析,这样就无法发现潜在的   客户。所以在分析电子商务的用户时,由于数据的丰富性——不仅拥有交易数据,而且可以收集到用户的浏览访问数据,可以扩展到更广阔的角度去观察用   户,这方面的定量分析会在之后的用户分析中进行详细叙述。

文章数据分析   基本概念解释

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,因为最近一次消费指标定义的是一个时间段,并且与当前时间相关,因此是一直在变动的,如果经营的是快速消费品,如日用,

文章数据分析。

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