电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些?

、RFM模型

电商rfm什么意思 电商rfm模型

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通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。 第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。 第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。 第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

淘宝crm是什么意思

CRM（CustomerMament）即客户关系管理

从字面上来看，是指企业用CRM来管理与客户之间的关系

在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，而通常所指的CRM，是指用计算机自动化分析销售、市场营销、以及应用支持等流程的软件系统

它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度

CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程

这段话来自百度百科，由信息安全学家孙立明先生进行过修订，特别引用

电商行业以零售形式为主，卖家一般从淘宝后台导出订单数据技能培训（淘宝后台“已卖出宝贝”-“三个月以前的订单”有历史订单导出功能，可导出数量为100万单/天），再通过CRM系统提供的数据导入功能将数据转移到系统内，而近三个月及未来的所有订单数据，系统将通过API接口从淘宝后台自动抓取，这样也就保证了数据的完整性

在众多的CRM的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段

该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三项指标来描述该客户的价值状况

在RFM模式中，R(Recency)表示客户近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在近一段时间内购买的金额

一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户

电商在推行CRM时，就要根据RFM模型的原理视频教程，了解客户异，并以此为主轴进行营销方案的设计

【知识分享】RFM模型与顾客生命周期管理（一）

作为一名电商的产品，负责的业务主要是CRM...唉，在这个运营无脑，公司不给钱的年代，做CRM简直是个苦劳无功劳的活。这让典型摩羯座的顾阿姨怎么办...

在琐碎的日常工作之外，需要适度的额外学习与整理来充实自己。应周会分享的契机，自己找了网上与书上与CRM有关的材料，做出了这份“RFM模型与顾客生命周期管理”的屁屁踢~借这个平台与大家分享。

RFM模型与顾客生命周期管理

RFM模型是顾客关系管理中常用的一个模型，因其具有普适性，可帮助那些基础CRM运营同学在不具备专业数据挖掘能力前就能运用此类方法。

内容会围绕四部分展开：

部分对RFM模型进行内涵阐述；第二部分对RFM的运用方法进行说明；第三部分是对第二部分的承接，顾客细分后就需要对顾客放入具体的生命周期中；第四部分，阐述如何对不同生命周期的顾客进行营销。

一.RFM模型

在进入部分前，我们先问问自己为何要进行客户细分？

与团队管理一样，团队成员人数只有个位数的时候，大家靠默契就能运作；当团队成员人数到达两位数时，需要规章制度对职场行为进行规制以确保稳定；当团队成员人数到达三位数时，需要企业文化与企业精神让员工在“灵”的层面理解公司愿景。

简短地用大空的话说了说意义，下面我们详细阐述RFM模型：

表给中还给出了影响指标变化的因素与指标的应用场景。这个后文会继续详述。

1. 近一次消费（Recency）

近一次消费的计算方式是以计算当日减去顾客上一次在店铺的消费日期。计算时取付款时间更为准确。

我们可以很容易地理解到：R值越小，说明顾客下单间隔越小。如果R值为0，则可以说明该顾客天天在铺下单；如果R值很大，则可认为该顾客已经遗忘了铺，就算是买东西也想不到来铺买。

我们来举个栗子：文中的柱状图取了某店铺三年内的R值分布情况。从形状来看，呈现周期性且规律型的波浪型，且振幅随着时间的延长而变小。店铺对客户的营销有着稳定的季节性，从图表看，大概是统计周期的每年的第二个月，在这个月能吸引顾客下单，故R值在当月占比会特别高。

2. 消费频率（Frequency）

消费频率的高低是客户对品牌忠诚度（如：旗舰店）与店铺忠诚度的体现。

然而，决定消费频率高低的一个重大因素是品类宽度。如：对手机、电脑等3C类别商品，平均购买周期可能在1年左右；而对于纸巾、零食等流百类商品，平均购买周期可能只有1周甚至更短。因此，跨品类进行F值的比较是没有意义的。

对于大平台而言，其涉及的售卖品类会比较丰富；而对于一般小平台而言，一般只会涉足某一细分品类。平台毕竟有限，故对于一般网店而言，会将F值用顾客的“累计购买次数”替换。

我们来举个栗子：文中的柱状图统计了一段时间内顾客到店消费的次数分布。新客（购买一次）占比为65.6%，老客（购买超过一次）占比为34.4%。购买超过4次以后，流失达到稳定。故CRM运营童鞋要考虑如何对顾客进行营销，使其在店铺购买可达4次。

3. 消费金额（Monetary）

消费金额统计的是某一顾客在一段时间内的累计消费金额。数值越大，代表顾客对店铺的价值贡献和消费能力越高。

由于统计周期较长，不利于对于应时性的分析。故：对一般店铺而言，一般选择客户在店铺的累计购买次数与客单价替代原始的M值定义。

我们来举个栗子：文中的柱状图统计了一段时间内某个消费区间内的客户数与消费金额。累计消费1000元以下的客户占比为65%（近2/3），贡献的店铺收入比例占31.6%（近1/3）。在“二八法则”中，我们提到说20%的顾客贡献店铺80%的收入——其背后含义即说明，小部分忠诚顾客贡献了店铺主要的营收。图表就是对这一法则的现实证明。

客户分类方法中的FRM分类法其中R、F、M各代表什么意思?

1、R(Recency)表示客户近一次的消费时间距离当前观测时间有多远，该值越小代表客户近期的消费时间距观测时间越近，所以R值越小越好。

2、F(Frequency)表示客户在观测时间内的购买次数，该值反应了消费者的购买频率，越大越好。

3、M(Monetary)表示客户在观测时间内的消费金额，该值反应了的是客户对销售收入的贡献度，越大越好。以上就是客户FRM分类法的含义。

rmf是什么意思

RFM是3个指标的缩写。

近一次消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary）。是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近一次消费（Recency）、消费频率(Frequency)以及消费金额(Monetary)三项指标来描述该客户的价值状况。

这个RFM模型在实时有什么用呢？举个例子：

比如对圈用户群发短信转化只有不到1%时，你可以用RFM做个分析，只选取R值高的用户(近2周到近一个月内消费的用户），转化率可以由1%提升到10%。

这也意味着，以往6元/订单将下降到0.6元/订单。掌柜们是愿意花600元给10000个用户发短信，得到100个订单，还是愿意花48元给800人发短信得到80个订单，相信大家一定会选后者。

而整体的RFM区分，则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信，短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”，就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户，才能走向精细化运营。

rfm是什么意思

rfm的意思是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工具和手段。在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，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。

近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐近的一次是什么时候。

消费金额：

消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”Pareto’s Law——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍，占公司所有营业额的40%以上。

如看累计百分比的那一栏，我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%；而有60%的客户占营业额的90%以上。右的一栏显示每一等分顾客的平均消费，表现的 10%的顾客平均花费1195美元，而的10%18美元 。

理论上M值和F值是一样的，都带有时间范围，指的是一段时间（通常是1年）内的消费金额，在工作中我认为对于一般店铺的类目而言，产品的价格带都是比较单一的。

比如：同一品牌美妆类，价格浮动范围基本在某个特定消费群的可接受范围内，加上单一品类购买频次不高，所以对于一般店铺而言，M值对客户细分的作用相对较弱。