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怎么利用Excel實(shí)現(xiàn)RFM用戶分類

汽車電子技術(shù) ? 來源:Python數(shù)據(jù)分析之旅 ? 作者:cauwfq ? 2023-02-24 16:24 ? 次閱讀
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一.項(xiàng)目背景

為了建立客戶信息資源管理及運(yùn)營(yíng)模式,某公司希望通過客戶的基本消費(fèi)信息進(jìn)行分析,
衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力,優(yōu)化客戶資源,提高營(yíng)銷效率,避免不必要的資源。

二.RFM理論簡(jiǎn)介

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1.理論背景:精準(zhǔn)營(yíng)銷理論。精準(zhǔn)營(yíng)銷則是 4C 理論的應(yīng)用與實(shí)踐,是一種精細(xì)化、準(zhǔn)確化的營(yíng)銷方式?!熬奔纯蛻舴诸惥?xì)度,“準(zhǔn)”即營(yíng)銷策略準(zhǔn)確度,精細(xì)的客戶分類標(biāo)準(zhǔn)加上準(zhǔn)確、可衡量的營(yíng)銷方法是其核心思想。因此,精準(zhǔn)營(yíng)銷將是企業(yè)打造品牌未來的努力方向。
2.意義:RFM模型是衡量當(dāng)前用戶價(jià)值和客戶潛在價(jià)值的重要工具和手段。
3.字段解釋:Rencency(最近一次消費(fèi)),Frequency(消費(fèi)頻率),Monetary(消費(fèi)金額)


三.項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)步驟

1.打開數(shù)據(jù)源篩選字段:訂單號(hào),下單時(shí)間,客戶Id,訂單金額

poYBAGP4c6mAPQkfAALxgcVaPDo110.png
2.做數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(字段如下圖所示)

pYYBAGP4c7SAStE5AAE_95wy2JA810.png
3.計(jì)算相應(yīng)RFM值以及RFM各自平均值。
R值計(jì)算:=DAYS(),F值和M值為之前統(tǒng)計(jì)的值
RFM各自值平均值計(jì)算:=AVERAGE()

pYYBAGP4c8SAHk-xAANFRbg_9uk237.png
4.將用戶各自RFM值與平均RFM值分別作比較,大于均值標(biāo)記為1,否則為0。
比如R值標(biāo)價(jià):=IF(J5<$J$2,"低","高"),$J$2為所計(jì)算R均值

poYBAGP4c9WASw4MAALcNG3Xq8o391.png
5.利用vlookup函數(shù)進(jìn)行打標(biāo)簽。
vlookup函數(shù)使用:=VLOOKUP(P5,$S$5:$T$12,2,0)

注:(1)vlookup函數(shù)具體細(xì)節(jié)后期會(huì)講解
    (2)在標(biāo)記前我們先把所有所有標(biāo)記利用連接符&或者concat()函數(shù)連接起來,原因是我們后期要用整體去匹配已知標(biāo)簽值

pYYBAGP4c-6AP9sTAAFCWAj6p1Y868.png

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6.繪制圖形統(tǒng)計(jì)并進(jìn)行分析

pYYBAGP4dAeAPDdQAAC1t0TEOUw282.png
    由圖中可了解到我們用戶差異性不是很大,這可能由于我們數(shù)據(jù)源比較少,沒有區(qū)分性;
 同時(shí)我們可以看到挽留用戶比較多,可以采取相應(yīng)措施進(jìn)行發(fā)展。
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