本篇文章给大家谈谈rfm模型的三个指标怎么计算，以及rfm模型分析对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
RFM模型怎么做?请收好这份用户精细化运营指南!
RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。rfm分析方法如下：我们通常采用交易数据的格式进行分析。因为交易数据可以整理成客户数据，而客户数据无法还原成交易数据。
第一，我们找到一个分层的模型之后，处于不同层级的用户，需要能够被通过数据字段或标签等方式识别区分出来。 第二，面向每一类用户的运营机制或策略是明确稳定的。
所以我们想要运营好一个产品，就需要对客户精细化运营。
RFM模型RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要。取最近一次用户行为时间(Recency)、用户行为频率(Frequency)、用户行为带来的总额(Monetary)三个维度划分用户层级，并据此分类和设定运营指标。
如上面的RFM模型所示，因为有三个变量，所以要使用三维坐标系进行展示，X轴表示Recency，Y 轴表示Frequency，Z轴表示Monetary，坐标系的8个象限分别表示8类用户。
用户运营之RFM模型应用,你学废了吗?
同样，用户将RFM模型结合客户黏性分析，从额、单价、品类、笔数等角度分析哪些客户流失了，从而及时找寻可能的流失原因，这对企业的发展有重大意义。
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。
RFM模型 通过上面的RFM模型，我们可以更加直观的把用户划分为8个不同层级。如果能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类，就可以针对性的制定运营策略。
rfm怎么计算
rfm模型是基于客户行为的消费分析模型，它通过客户的最近一次消费时间、客户消费的频率和客户消费的金额来评估客户价值。
RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。RS：基于最近一次交易日期计算的得分，距离当前日期越近，得分越高。例如5分制。FS：基于交易频率计算的得分，交易频率越高，得分越高。如5分制。
RFM汇总分值=RS分值 100+FS分值 10+MS分值。选用分析—描述统计——描述这一方法计算RS\FS\MS均值 最终可得如下结果 选择重新编码为不同变量，先对客户的RS进行高低转化。
RFM数据合并，建立R、F、M数据框：pandas+numpy 计算RFM综合分值：权重法 权重值主要赋值方法可分为主观赋权法、客观赋权法，如下： 主观赋权法：主要由专家经验得到权数，然后对指标进行综合评价。
理想体重（Kg）=(15～29)×身高的平方 (m)根据世界卫生组织定下的标准，亚洲人的BMI（体重指标)若高于29便属于过重。
用户分层-RFM分层方
1、这里要说明的一点是，RFM模型不是互联网时代的产物，事实上在传统行业里也用的很广，所以其指标主要针对的是付费用户。
2、用户分层是以 用户价值(比如说：活跃用户、高价值用户) 为中心来进行切割的，在同一分层模型下，一个用户只会处于一个层次中。
3、而RFM分析是市场营销人员分析客户行为的最流行、最简单、最有效的客户细分方法之一。 针对RFM分层用户制定相应的营销策略： 重要价值客户是您的最佳客户，他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。
文章到此结束，如果本次分享的rfm模型的三个指标怎么计算和rfm模型分析的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
