RFM模型算法

RFM模型一、RFMT模型介绍..........................................................................................................................1二、RFMT模型建立..........................................................................................................................21、指标权重确立.....................................................................................................................21.1建立判断矩阵...........................................................................................................21.2归一化处理................................................................................................................31.3计算判断矩阵的最大特征根λmax............................................................................42、R、F、M、T值的标准化..................................................................................................43、计算单个客户的价值得分.................................................................................................54、将客户分类，计算每一类客户的价值得分.....................................................................6三、存在问题与优化方向...............................................................................................................7———————————————————————————————————————一、RFMT模型介绍在营销活动中，每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同，寻找一种工具来辨别客户价值至关重要。客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类，然后对客户进行个性化营销。本文为南航精准营销体系的建立引入了RFMT模型，它以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的RFM模型为基础，拓展而成。RFMT模型有四个指标，如下R（Recency）R表示用户最近一次购买南航机票的时间间隔。理论上，最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。R指标主要刻画了用户对南航网站的关注程度。F（Frequency）F表示用户在限定时间内购买机票的频率，消费频率越高的用户，其满意度和忠诚度也就越高。F指标主要刻画了用户对南航的忠诚度。M（Monetary）M表示用户在限定时间购买南航机票的平均金额。消费金额是所有数据库报告的支柱，直接反应了南航的盈利情况。M指标主要刻画了用户的购买力。T（Topest）T表示单次购买的最高金额，反映的是客户一次性消费的最高能力。RFMT模型以上述四个指标为替代变量，通过指标标准化和赋予权重来计算客户价值，然后根据用户价值来进行均值聚类分析，将用户分成不同的类别，作为南航精准营销的基础。二、RFMT模型建立研究对象：南航购票客户客户定位：姓名+证件号码数据：2013年1月1日——2013年1月31日的官网销售数据20万条销售记录模型涉及：数据分析、网站营销、网站推广执行问题：数据提取用时久，需设备支持。1、指标权重确立本文用层次分析法来确定模型各个指标的权重，层次分析法（AnalyticHierarchyProcess简称AHP）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，步骤如下：1.1建立判断矩阵首先进行人为的定性判定，因为在价值评估中客户的消费额对于企业的利润贡献度较大，所以一般来说M应该具有最高的重要性；F重在衡量客户的忠诚度，忠诚度越高，对于企业的价值也越高，所以F也会占到一定的比例；而最高消费额T在一定程度上可以体现客户的消费能力，这个因素对于区分价格敏感型的客户有参考作用；R最近一次消费则是关系到一个客户的最近情况，由于对与航空业来说客户的需求不连续，所以R指标对于衡量客户价值权重不高，但从理论上说最近有购买的客户会比更长时间之前购买的客户对南航具有更高的产品关注度，营销效果也会好点，所以把R也当作其中一个指标参考。对于这四个指标，首先需要通过专家评估法来对各项指标进行两两对比，对比的标准如下图所示：表层次分析法标度表标度定义与说明1两个元素对属性具有同样的重要性3两个因素比较，一个因素比另外一个元素稍微重要5两个因素比较，一个因素比另外一个元素明显重要7两个因素比较，一个因素比另外一个元素非常重要9两个因素比较，一个因素比另外一个元素极端重要2，4，6，8表示需要在两个标准中折衷1/bij两个元素间的反比较本文采用专家评估法来确定指标之间的重要性，其中根据实际情况，专家人群选取了论文小组成员。首先评估人员对四个指标进行定性判定。由于在价值评估中客户的消费额对于企业的利润贡献度较大，所以一般来说M应该具有最高的重要性；F重在衡量客户的忠诚度，忠诚度越高，对于企业的价值也越高，所以F也会占到一定的比例；而最高消费额T在一定程度上可以体现客户的消费能力，这个因素对于区分价格敏感型的客户有参考作用；R最近一次消费则是关系到一个客户的最近情况，由于对与航空业来说客户的需求不连续，所以R指标对于衡量客户价值权重不高。然后根据定性判断来对各指标进行两两对比，取评估人员的平均值，可得：RFMTR11/51/71/4F511/22M7213T41/21/311.2归一化处理①矩阵每一列元素的总和RFMTR11/51/71/4F511/22M7213T41/21/31各列之和17.003.701.986.25②归一化处理RFMTR0.060.060.080.14F0.290.270.250.32M0.410.540.510.48T0.140.040.170.06③判断矩阵的特征向量RFMT各行之和R0.060.050.070.040.33F0.290.270.250.321.13M0.410.540.510.481.44T0.140.040.170.060.32对向量w=（0.22，1.13，1.44，0.32）T进行归一化处理，得R、F、M、T判断矩阵的特征向量：W=（0.13，0.34，0.43，0.10）1.3计算判断矩阵的最大特征根λmax0.060.050.070.040.060.230.290.270.250.320.281.160.410.540.510.480.481.970.240.140.170.160.170.70()BW1()maxniiiBwnw4.05，其中(Bw)i表示向量Bw的第i个元素。1.4一致性检验矩阵一致性指标CI，max.1nCIn0.02；RI取值表：n12345678910RI000.580.91.121.241.321.411.451.49计算随机一致性比率CR，CICRRI0.0220.1；当CR0.1时，认为层次总排序通过一致性检验。所以最后确定R、F、M、T的权重分别为0.13，0.34，0.43，0.10。故，（WF，WR，WM，WT）=（0.13，0.34，0.43，0.10）2、R、F、M、T值的标准化对各属性进行规格化变换，规格化变换又称为极差正规比变换，它是从数据矩阵中的每一个变量最大值和最小值，并用最大值减去最小值得出极差。然后用每一个原始数据减去该有价值的客户访问时间间隔消费总额单次最高消费金额0.100.130.43消费频率0.34变量中的最小值，再除以极差，即得到规格化数据，标准化公式：X’=(X-XMIN)/(XMAX-XMIN)（1）X’=(XMAX-X)/(XMAX-XMIN)（2）其中，X’是标准化的R，F，M，T值，X是原值，XMAX和XMIN分别是该指标的最大值和最小值。由于F，M，T指标的影响是正向的，所以适用式（1），而R得指标影响是负向的，适用式（2）。根据2013年1月的销售数据，得XRMIN=0，XRMIAX=30，XFMIN=1，XFMAX=42，XMMIN=0，XMMAX=40690，XTMIN=0，XTMAX=35630。3、计算单个客户的价值得分对标准化后的R，F，M，T进行加权求和，得到每个客户的价值得分，公式如下：SRFMT=Wr*Xr’+Wf*Xf’+Wm*Xm’+Wt*Xt’（3）式中SRFM表示客户的RFMT价值得分，Wr、Wf、Wm分别表示R、F、M各指标的权重，Xr’、Xf’、Xm’、Xt’分别表示标准化后的R、F、M、T值。如下表所示：客户RFMT价值113193057071000.7229181387019500.49314182998071000.6945164069047200.85201432806400.2762143079063000.677613507013800.3181121695027100.45914122797071000.5810711335012200.2611011459013200.2912611396010200.261371155109800.2814510693016400.29153101467031300.391661041108400.2517810766019500.29181410642016400.26191510695016400.2720010566030000.2921510559011400.272299790023400.2823191706059500.43243925306900.224、将客户分类，计算每一类客户的价值得分使用K-均值聚类法时，需要预先判断其聚类的类别数。在模型中客户分类通过每个顾客类别RFMT平均值与总RFMT平均值相比较来决定的，而单个指标的比较只能有两种情况:大于(等于)或小于平均值，因此可能有16种类别，利用SPSS我们也可以知道那位客户属于哪个类别。通过RFM分析将南航的客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户等5个级别，各客户级别如下表所示。客户分级不仅揭示了客户在级别上的差异，而且反映了客户在行为上的特性和变化倾向。针对不同等级的客户，采取不同的管理策略。但是，这种分类只是确定了客户的等级，却没有各类客户之间的一个量化的价值比较，因而对各类客户做相应的价值分析是非常有必要的。标准化的RFM加权分类客户类别客户数量RFMT每类价值客户级别排序150.530.840.520.160.59重要保持1218240.890.190.080.050.22重要发展23180190.970.030.030.030.15重要挽留3440.930.650.650.