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RFM分析營銷行為分析 剛才市場部的同事提了一個需求，他們準備為公司現有的高價值客戶制定相關的營銷策略，所以需要先從目前的客戶中找到那些高價值的客戶。
1.1RFM 分析介紹 所謂探索性分析，主要是運用寫分析方法從大量的數據中發現未知且有價值信息的過程。常用的探索性分析包括RFM分析、聚類分析、因子分析、對應分析等。 SPSS提供了一個針對營銷行為的分析模塊，稱為直銷模塊。 R---客戶最近一次交易時間的間隔。R值越大，表示客戶交易發生的日期越久；反之，表示客戶交易發生的日期越近。 F---客戶在最近一段時間內交易的次數。F值越大，表示客戶交易越頻繁。反之，表示客戶不夠活躍。 M---客戶在最近一段時間內交易的金額。M值越大，表示客戶價值越高；反之，表示客戶價值越低。R_S:距離當前日期越近，則得分越高。F_S:交易頻率越高，則得分越高。M_S:交易金額越高，則得分越高。可以根據下面的計算方法得到RFM總分值：RFM = 100xR_S + 10xF_S + 1xM_S
2.1 FRM 分析-數據準備 為了保證數據的精確性，采用交易數據格式進行分析。 實驗步驟：【直銷】-【了解我的聯系人】-【RFM分析】 圖2-1【交易數據RFM分析】參數設置 SPSS完成RFM分析後，會生成一個新的數據文件，用來記錄每個客戶的最近的一次交易日期、交易總數、交易金額，R_S、F_S、M_S各項分值以及RFM匯總分值。 圖2-2 RFM分析結果：數據輸出2.2 RFM分析結果解讀 圖2-3 RFM分箱計數 第一個輸出結果是“RFM分箱計數”圖，它用來查看每個RFM匯總得分的客戶數量分布是否均勻，從結果看，每個單元格內的客戶數量分布比較均勻。 圖2-4 RFM交叉表 如圖2-4，RFM交叉表，該結果是將"RFM分箱計數表"用交叉表的形式展現出來。 圖2-5 RFM分析輸出結果：RFM直方圖 如圖2-5，RFM直方圖，它顯示了最近一次交易時間、交易總次數和交易金額的頻率分布，以此判斷各自的客戶人群分布情況，橫軸的排列順序為較小的值在左邊，較大的值在右邊。可以看出，大部分客戶在最近的時間進行過交易，交易總次數和交易金額也大致呈正態分布。 圖2-6 RFM分析輸出結果：散點圖 最後一個輸出結果的是最近一次交易時間、交易總次數和交易金額之間的散點圖。通過 散點圖可以清晰直觀地看到三個分析指標兩兩之間的關系，便於指標相關性評估。例如，交易總次數和交易金額存在較為明顯的線性關系，而最近一次交易時間和另外兩個分析指標之間的相關性較弱。








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實驗11-SPSS-RFM公司營銷行為分析