那如何实现对用户的精细化运营，达到最有效的客户召回方式呢？本文详细解析了使用RFM模型和K-mens聚类实现更有效的客户分层，感兴趣的童鞋快来看看吧。 业务背景 不同的客户具有不同的客户价值，采取有效的方法对客户进行分类，发现客户的内在价值变化规律以及分布规律，针对不同的客户制定差别化服务政策，能够帮助企业投入最小的成本获取最大的价值。 在没有对用户进行分类的情况下，很难实现对用户的精细化运营。考虑到不同的套餐价格不同，而且在促销过程中也会有不同的折扣，如果单纯从客户消费金额来分析客户是否流失有时会曲解客户行为。
因此在对客户的分析过程中，需要根据客户最近一次的购买行为以的变化来推测客户的流失可能性，再通过客户的消费金额来判断客户的价值情况，最终指导运营决策，把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜 卡塔尔 whatsapp 电话号码数据 访或联系，以达到最有效的客户召回方式。 而RFM模型较为动态的显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据。同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值甚至是终身价值，通过对RFM三项指标的监控，可以为更多的营销决策提供支持，帮助改善经营状况。
RFM模型 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。根据美国数据库营销研究所rth Hghes的研究，最近一次消费时间间隔Reeny，消费频率Freqeny，消费金额Monetry，这三个要素构成了数据分析最好的指标，通过这个指标对用户进行分类，根据不同类别的用户进行精准营销。 最近一次消费时间间隔Reeny：近度，最近一次有效订购订单距离当前时间点的时间。 理论上最近一次购买的顾客越近越是优质客户，最近才购买商品或服务的顾客，是最有可能再次购买商品或服务的客户，对即时提供的商品或者是服务也最有可能有反应； 最近一次消费的过程是持续变动的，客户的最近一次消费时间间隔会随着时间的变化以及客户的购买行为变化而变化； 最近一次消费时间间隔可以帮助监控业务的健康程度。