如何使用spssau數(shù)據(jù)分析平臺(tái)分析RFM模型

1、RFM模型RFM模型用于分析客戶價(jià)值，它需要提供三項(xiàng)數(shù)據(jù)，分別是最近一次消費(fèi)（Recency）,消費(fèi)頻率（Frequency），和消費(fèi)金額（Monetary）。最近一次消費(fèi)指研究時(shí)間點(diǎn)減去用戶最近一次消費(fèi)的時(shí)間，得到的gap時(shí)間值，單位上是天或月或周或年均可，以實(shí)際業(yè)務(wù)情況為準(zhǔn)。消費(fèi)頻率是研究數(shù)據(jù)范疇內(nèi)用戶的消費(fèi)次數(shù)，消費(fèi)金額指研究數(shù)據(jù)范疇內(nèi)用戶的消費(fèi)總計(jì)金額。RFM的原理在于將RFM這三項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，首先是分成15分計(jì)分方式，然后接著將15分計(jì)分方式按平均值大小分成兩類群體（高價(jià)值和低價(jià)值群體）。最后RFM分別為兩類群體即2*2*2=8種組合，8種組合對(duì)應(yīng)著8類價(jià)值人群，最終結(jié)合此8類價(jià)值

2、人群提供有針對(duì)性的營(yíng)銷策略。特別提示：丄最近一次消費(fèi)（Recency），其代表當(dāng)前時(shí)間減去用戶最近一次消費(fèi)的時(shí)間差值gap，意義上數(shù)字越大代表用戶的價(jià)值越低，數(shù)字上越小用戶的價(jià)值越高；在傳入SPSSAU系統(tǒng)時(shí)，如果默認(rèn)讓SPSSAU自動(dòng)將數(shù)據(jù)進(jìn)行15分計(jì)分方式處理，SPSSAU默認(rèn)會(huì)對(duì)該值越大項(xiàng)編碼為1,該值越小項(xiàng)編碼為5,這樣從15分計(jì)分時(shí)，數(shù)字就變成數(shù)字越大代表價(jià)值越高。丄RFM的內(nèi)部計(jì)算上分為兩步，第1步是將RFM這三項(xiàng)數(shù)據(jù)變成15分計(jì)分形式，第2步是將15分計(jì)分形式轉(zhuǎn)換成兩組別（分別用數(shù)字0和1表示）；轉(zhuǎn)換成15分或者數(shù)字0和1后，數(shù)字的意義均變成數(shù)字越大代表價(jià)值越高。丄默認(rèn)情況下：S

3、PSSAU會(huì)將原始數(shù)據(jù)按照20%/40%/60%/80%分位數(shù)，自動(dòng)分成5組并且計(jì)分為15分；內(nèi)部計(jì)算上得到15分計(jì)分形式后，SPSSAU會(huì)進(jìn)一步將數(shù)字轉(zhuǎn)化成0和1兩個(gè)類別（按對(duì)應(yīng)的平均值）；丄當(dāng)然，研究者可以自行對(duì)數(shù)據(jù)處理成15分形式（比如自行使用數(shù)據(jù)編碼功能里面的范圍編碼），如果提供的數(shù)據(jù)已經(jīng)是15計(jì)分形式，那么參數(shù)上選擇類別自動(dòng)即可；丄如果研究者提供的數(shù)據(jù)是0和1即兩個(gè)類別形式，此時(shí)參數(shù)上選擇不處理即可。RFM模型案例ContentsTOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark4 背景2 HYPERLINK l bookmark6 理論3 HYPERLINK l

4、bookmark10 操作4SPSSAU輸出結(jié)果4. HYPERLINK l bookmark14 文字分析5剖析71背景當(dāng)前某企業(yè)從數(shù)據(jù)庫中提取出100個(gè)用戶購買信息，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總整理成RFM的數(shù)據(jù)格式，即一行代表一個(gè)用戶，一共3列指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別是：最近一次消費(fèi)時(shí)間gap值(Recency)，消費(fèi)頻率(Frequency)，和消費(fèi)金額(Monetary)o數(shù)據(jù)格式類似如下表：AE1:1RiXidR(量近-次胡螢時(shí)問)F【藺賛額半H満忡舍竊21122636:27962ia?335111201b百7031522&547口17507635斗600877622019a63122256lCi94

5、U2B9311102212041Z11K01斗27O131258171-113S1阿123715刑39141066161520126A1”5fi173IS17941115051918782S22:0193n2046215075u1910詔214日111EJ73232297132923242370223392524311341?2625581521SO2726973102特別提示：一般情況下，最近一次消費(fèi)時(shí)間gap，如果是從數(shù)據(jù)庫中抽取得到，那么一般是比如“最近一次購買日期”，那么需要在EXCEL里面進(jìn)行簡(jiǎn)單公式計(jì)算，得到最近一次消費(fèi)時(shí)間gap，即當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)減去最近一次消費(fèi)時(shí)間。2理論RFM模型

6、研究客戶價(jià)值情況，最終將客戶分成8個(gè)不同的類別（8種用戶類型）。具體RFM模型如何將數(shù)據(jù)劃分為8種類別用戶上，其內(nèi)部計(jì)算上分為兩步；丄第1步是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成15分計(jì)分方式（轉(zhuǎn)化后分值越高代表價(jià)值越高），SPSSAU默是按20%/40%/60%/80%分位數(shù)將數(shù)據(jù)計(jì)為15分。SPSSAU具體計(jì)分方式如下表所示:標(biāo)準(zhǔn)R分值F分值M分值80%分位數(shù)1（1分）5（5分）5（5分）-第2步是將15分值，按分別對(duì)應(yīng)的平均值進(jìn)行劃分，劃分為0和1,數(shù)字0代表低價(jià)值群體，數(shù)字1代表高價(jià)值群體。如下表所示:標(biāo)準(zhǔn)R價(jià)值類別F價(jià)值類別M價(jià)值類別=平均值1（高價(jià)值）1（高價(jià)值）1（高價(jià)值）-最后將RFM的組別建立組合，

7、共計(jì)2*2*2=8種組合，即8種用戶類型，如下表:RFM八種類型用戶R價(jià)值類別F價(jià)值類別M價(jià)值類別用戶類型用戶特征Action高（1分）高（1分）高（1分）1重要價(jià)值用戶最優(yōu)質(zhì)用戶應(yīng)提高滿意度增加留存高（1分）低（0分）高（1分）2重要保持用戶重要用戶但購買頻率低可通過活動(dòng)提高購買頻率低（0分）高（1分）高（1分）3重要發(fā)展用戶重要用戶但最近不消費(fèi)觸達(dá)用戶防止流失低（0分）低（0分）高（1分）4重要挽留用戶潛在價(jià)值用戶了解用戶需求想辦法挽留高（1分）高（1分）低（0分）5般價(jià)值用戶忠誠(chéng)用戶但消費(fèi)金額低引導(dǎo)其消費(fèi)高（1分）低（0分）低（0分）6般保持用戶新用戶利用優(yōu)惠吸引消費(fèi)低（0分）高（1分）

8、低（0分）7般發(fā)展用戶般用戶較少關(guān)注低（0分）低（0分）低（0分）8般挽留用戶流失用戶較少關(guān)注特別提示：丄R這個(gè)數(shù)據(jù)，提供的原始數(shù)據(jù)時(shí)數(shù)字越大代表最近一次消費(fèi)時(shí)間gap越大，即用戶很久沒有消費(fèi)，那么數(shù)字越大其實(shí)價(jià)值越小，因此在15計(jì)分形式時(shí)，SPSSAU已經(jīng)做了調(diào)換；丄如果是提供的數(shù)據(jù)已經(jīng)為15分計(jì)分形式，那么參數(shù)上選擇類別自動(dòng)即可；丄如果是提供的數(shù)據(jù)已經(jīng)為01即兩類別數(shù)據(jù)，那么參數(shù)上選擇不處理即可。3操作本例子SPSSAU操作截圖如下：俁存分值保存用戶類型S篩港u&全白動(dòng)丄卻7R（星近一次消豊時(shí)間F雋陶M消費(fèi)金顫注意如下：RFM的放置順序不能出錯(cuò)，一定是先R,再F,再M(fèi);如果需要將用戶類型保

9、存起來用于后續(xù)的分析使用（比如進(jìn)一步深入分析性別與用戶類別的關(guān)聯(lián)關(guān)系），那么需要選中用戶類型;類似地，如果需要保存15分計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)或0和1兩類別數(shù)據(jù)，那么需要分別選中保存分值和保存類別;本次數(shù)據(jù)并非15分計(jì)分形式，也不是01兩類別數(shù)據(jù)，因?yàn)槟J(rèn)讓SPSSAU全自動(dòng)處理即可。4SPSSAU輸出結(jié)果SPSSAU輸出四個(gè)表格，分別如下說明。編號(hào)表格說明1RFM分值分布15分計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)，分別的占比或頻數(shù)2RFM三項(xiàng)的分位數(shù)RFM這三項(xiàng)，分別是分位數(shù)數(shù)據(jù)，SPSSAU就是結(jié)合此分位數(shù)數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)劃分為15分計(jì)分形式3RFM類別分布劃分為兩個(gè)類別即高低價(jià)值群體分布，包括頻數(shù)和占比4RFM用戶類型分布最終2*2

10、*2=8種用戶類型時(shí)的數(shù)據(jù)分布，包括頻數(shù)和占比如果參數(shù)選擇情況不同，可能輸出表格結(jié)果不完全一致。0RFM分值分布項(xiàng)1分2分3分4分5分平均值R（最近一次消費(fèi)時(shí)間）24.0%16.0%20.0%22.0%18.0%2.94F（消費(fèi)頻率）19.0%21.0%18.0%22.0%20.0%3.03M（消費(fèi)金額）20.0%20.0%20.0%20.0%20.0%3.005文字分析上表格展示RFM15分計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)的分布情況，數(shù)字越大代表價(jià)值越高。由于SPSSAU默認(rèn)使用20%/40%/60%/80%分位數(shù)劃分為五個(gè)分值，因此每個(gè)分值的占比基本均在20%左右，并沒有出現(xiàn)個(gè)別分值時(shí)明顯的樣本偏多或者偏少。RF

11、M三項(xiàng)的J分位數(shù)項(xiàng)20%分位數(shù)40%分位數(shù)60%分位數(shù)80%分位數(shù)R（最近一次消費(fèi)時(shí)間）2048.469.280F（消費(fèi)頻率）35.41114.8M（消費(fèi)金額）522.61202.21684.82195.6上表格展示出20%/40%/60%/80%分位數(shù)具體數(shù)據(jù)，15分值數(shù)據(jù)的劃分，就是由上表格的數(shù)字進(jìn)行切割得到的。比如R時(shí)小于20%分位數(shù)數(shù)字20,那么計(jì)為5分，R時(shí)大于80%分位數(shù)即80時(shí)，計(jì)為1分。而F和M時(shí)，小于20%分位數(shù)均計(jì)為1分，大于80%分位數(shù)均計(jì)為5分。RFM類別分布項(xiàng)低價(jià)值（0分）高價(jià)值（1分）R（最近一次消費(fèi)時(shí)間）40.0%60.0%F（消費(fèi)頻率）58.0%42.0%M（消

12、費(fèi)金額）40.0%60.0%上表格展示出劃分為兩組別（即高低價(jià)值）群體時(shí)的數(shù)據(jù)分布，具體如何劃分是結(jié)合RFM分值分布里面的平均值進(jìn)行切割，比如R小于平均值2.94時(shí)計(jì)為0分，大于平均值2.94時(shí)計(jì)為1分。類似F和M也是，小于對(duì)應(yīng)自己的平均值時(shí)計(jì)為0分，大于平均值時(shí)計(jì)為1分。0分代表低價(jià)值群體，1分代表高價(jià)值群體。圖形展示如下：1CO58.0400%&00%RFM用戶類型分布（n=100）R價(jià)值類別F價(jià)值類別M價(jià)值類別用戶類型數(shù)量占比高仃分）高（1分）高（1分）1重要價(jià)值用戶1313.0%高仃分）低（0分）高（1分）2重要保持用戶2121.0%低（0分）高（1分）高（1分）3重要發(fā)展用戶12*1

13、2.0%低（0分）低（0分）高（1分）4重要挽留用戶1414.0%高仃分）高（1分）低（0分）5般價(jià)值用戶1111.0%高仃分）低（0分）低（0分）6一般保持用戶1515.0%低（0分）高（1分）低（0分）7一般發(fā)展用戶6”6.0%低（0分）低（0分）低（0分）8般挽留用戶8”8.0%上表格展示最終2*2*2=8種用戶類別，總體上分為重要用戶和一般用戶，重要用戶再繼續(xù)細(xì)分為重要價(jià)值用戶，重要保持用戶，重要發(fā)展用戶和重要挽留用戶。與此同時(shí)，上表格展示出8種類別用戶的占比情況，并且使用圖示如下：RfM用戶類型分布21.0,最終需要結(jié)合8種類型用戶特征進(jìn)行下一步的Action,一般來說如下表格說明:

14、RFM基本原理說明R價(jià)值類別F價(jià)值類別M價(jià)值類別用戶類型用戶特征Action高（1分）高（1分）高（1分）1重要價(jià)值用戶最優(yōu)質(zhì)用戶應(yīng)提高滿意度，增加留存高（1分）低（0分）高（1分）2重要保持用戶重要用戶但購買頻率低可通過活動(dòng)提高購買頻率低（0分）高（1分）高（1分）3重要發(fā)展用戶重要用戶但最近不消費(fèi)觸達(dá)用戶防止流失低（0分）低（0分）高（1分）4重要挽留用戶潛在價(jià)值用戶了解用戶需求想辦法挽留高（1分）高（1分）低（0分）5一般價(jià)值用戶忠誠(chéng)用戶但消費(fèi)金額低引導(dǎo)其消費(fèi)高（1分）低（0分）低（0分）6一般保持用戶新用戶利用優(yōu)惠吸引消費(fèi)低（0分）高（1分）低（0分）7一般發(fā)展用戶一般用戶較少關(guān)注低（0分）低（0分）低（0分）8一般挽留用戶流失用戶較少關(guān)注6剖析特別提示：RFM的內(nèi)部計(jì)算上分為兩步，第1步是將RFM這三項(xiàng)數(shù)據(jù)變成15分計(jì)分形式，第2步是將15分計(jì)分形式轉(zhuǎn)換成兩組別（分別用數(shù)字0和1表示）；轉(zhuǎn)換成15分或者數(shù)字0和1后，數(shù)字的意義均變成數(shù)字越大代表價(jià)值越高。丄默認(rèn)情況下：SPSSAU會(huì)將原始數(shù)據(jù)按照20%/