# RFM模型

**Repository Path**: yezicoco/rfm-model

## Basic Information

- **Project Name**: RFM模型
- **Description**: RFM模型应用K-means聚类算法进行用户分层，通过近期购买行为(R)、购买的总体频率(F)以及花了多少钱(M)3项指标来描述该客户的价值状况
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-10-28
- **Last Updated**: 2022-04-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RFM模型

#### 介绍
RFM模型应用K-means聚类算法进行用户分层，通过近期购买行为(R)、购买的总体频率(F)以及花了多少钱(M)3项指标来描述该客户的价值状况

#### 软件架构
项目编写语言python3，使用jupyter工具进行研发。


#### RFM模型简介

1.    RFM模型概念： 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。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

2.  RFM模型指标

    R：最近一次消费Recency,代表用户距离当前时间最近的一次消费（一般是天数）

    F：消费频次Frequency,是指用户在一段时间内的购买商品的次数

    M：消费金额Monetary,是指用户在一段时间内购买商品花费的总金额，代表用户贡献价值。

3.  客户分类类别

|R|F|M|客户类别|运用策略|
|--|--|--|--|--|
|高|高|高|重要价值客户|保持|
|高|低|高|重要发展客户|提升频次|
|低|高|高|重要保持客户|用户回流|
|低|低|高|重要挽留客户|重点召回|
|高|高|低|一般价值客户|刺激消费|
|高|低|低|一般发展客户|挖掘需求|
|低|高|低|一般保持客户|流失召回|
|低|低|低|一般挽留客户|可放弃|

![客户分类3D示意图](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/1028/150855_79cccd9e_9787831.jpeg "ae51f3deb48f8c549307731933292df5e0fe7f2b.jpeg")


#### 应用技术

1.  z-score数据标准化
2.  肘部法则寻找最合适的划分簇数量
3.  k-means聚类算法，对客户分类

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)