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Power BI RFM分析介绍及实例
426 2024-06-06
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查看原文:Power BI RFM分析介绍及实例
文章来源:
PowerPivot工坊
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作者 | 有意思01 RFM介绍
RFM模型是一种衡量客户价值和客户创利能力的工具,常用于客户关系管理(CRM)中。它通过用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)的三个维度,对用户进行分层和精细化运营。
02 实例操作
通过分析原始销售数据,可以提取R、F、M对应的信息。首先,使用销售表中的销售日期、会员卡号和销售金额来计算RFM数据。然后,通过创建RFM分析表和应用MAXX、COUNTX、SUMX函数以及FILTER筛选函数,计算得到每个会员的最后一次消费日期(R)、消费频率(F)和消费金额(M)。
得到RFM数据后,使用IF函数进行用户打分,根据是否大于平均值来给予相应的分数。这样可以将用户细分为八种类型,包括流失会员、重要挽留会员、一般保持会员、重要保持会员、新会员、重要发展会员、一般价值会员和重要价值会员。
打分实施步骤包括计算自最后一次消费日期至指定日期的间隔天数,并根据平均值对R项进行评分。F和M的得分则根据用户的消费频率和金额相对于平均值的高低进行评分。
该摘要按照原文的结构分段介绍了RFM模型的定义、操作实例及如何利用RFM数据对会员价值进行评分和分类。想要了解更多内容?
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