RFM模型概述
R=Recency距離最近一次交易的時間：用來代表客戶粘性为流，分5、4、3侠碧、2、1，五個等級，5代表最后一次交易距離當(dāng)前時間進(jìn)、1代表最后一次交易距離當(dāng)前時間遠(yuǎn)
F=Frequency交易頻率：用來代表客戶忠誠度谢澈，分5煌贴、4、3锥忿、2牛郑、1，五個等級敬鬓，5代表交易次數(shù)/頻率大客戶忠誠度高淹朋、1代表交易次數(shù)/頻率小客戶忠誠度低
M=Monetary交易金額：用戶代表客戶貢獻(xiàn)的收入，分5钉答、4础芍、3、2数尿、1仑性，五個等級，5代表交易金額大右蹦、1代表交易小
RFM三個維度诊杆、每個維度有五個值，理亂上會有125種客戶層級何陆，本文把客戶分為重要刽辙、中等、一般三層甲献，每層4種宰缤，共劃分為12類客戶群體，如下：
| 客戶類型 | R（客戶粘性） | F（忠誠度） | M（收入） |
|---|---|---|---|
| 重要價值 | R>=4 | F>=4 | M>=4 |
| 重要保持 | R<4 | F>=4 | M>=4 |
| 重要發(fā)展 | R>=4 | F<4 | M>=4 |
| 重要挽留 | R<4 | F<4 | M>=4 |
| 中等價值 | R>=3 | F>=3 | 2<=M<4 |
| 中等保持 | R<3 | F>=3 | 2<=M<4 |
| 中等發(fā)展 | R>=3 | F<3 | 2<=M<4 |
| 中等挽留 | R<3 | F<3 | 2<=M<4 |
| 一般價值 | R>=2 | F>=2 | M<2 |
| 一般保持 | R<2 F>=2 | M<2 | |
| 一般發(fā)展 | R>=2 | F<2 | M<2 |
| 一般挽留 | R<2 | F<2 | M<2 |
RFM值劃分的依據(jù)：
簡單粗暴型（固定值）
R=Recency距離最近一次交易的時間
5天：5
10天：4
15天：3
20天：2
其它：1
F=Frequency交易頻率/次數(shù)
<=1次：1
1<至<=4次：2
4<至<=7次：3
7<至<=10次：4
其它：5
M=Monetary交易金額
<=100：1
100<至<=500：2
500<至<=1000：3
1000<至<=1500：4
其它：5
具體間距值根據(jù)實際業(yè)務(wù)動態(tài)分配簡單算法型（根據(jù)算法算出固定值）
R值：取所有客戶的距離最近一次交易的時間晃洒，算出平均值慨灭、中位值、四分位數(shù)等球及，然后確定R值劃分依據(jù)
F值：取所有客戶的交易次數(shù)氧骤，算出平均值、中位值吃引、四分位數(shù)等筹陵，然后確定F值劃分依據(jù)
M值：取所有客戶的交易金額刽锤，算出平均值、中位值朦佩、四分位數(shù)等并思，然后確定M值劃分依據(jù)
注意這個計算區(qū)間可以是最近一年、兩年全部生命周期等根據(jù)k-means等聚類算法自動聚合人群
RFM模型 tableau 實現(xiàn)
數(shù)據(jù)源：
計算RFM模型需要包含訂單編碼语稠、會員ID宋彼、訂單金額、創(chuàng)建時間四列
計算R值：根據(jù)創(chuàng)建時間計算每個會員最后一次下單時間仙畦；
計算F值：根據(jù)訂單編碼計算每個會員的下單次數(shù)输涕；
計算M值：根據(jù)訂單金額計算每個會員的下單金額；
源數(shù)據(jù)中一行代表一個訂單慨畸，需要根據(jù)會員編碼排重單個會員的R莱坎、F、M值寸士；
簡單粗暴型（固定值） tableau實現(xiàn)
計算R（最后一次下單距離當(dāng)前時間）
1.計算最近一筆交易距離當(dāng)前時間
DATEDIFF('day',[gmt_create],#2019-05-25#)
2.創(chuàng)建參數(shù)R
5天：5
10天：4
15天：3
20天：2
3.計算R的人數(shù)
IF [最近一筆交易距離當(dāng)前時間] <= [R=5] THEN '5'
ELSEIF [最近一筆交易距離當(dāng)前時間] <= [R=4] THEN '4'
ELSEIF [最近一筆交易距離當(dāng)前時間] <= [R=3] THEN '3'
ELSEIF [最近一筆交易距離當(dāng)前時間] <= [R=2] THEN '2'
ELSE '1'
END
4.查看R的人數(shù)
以上計算方式檐什，沒有根據(jù)會員ID排除重復(fù)項，需要按照以下修復(fù)一下：
0.計算每個人最后一次下單時間
{FIXED [member_id]:MAX([gmt_create])}
1.計算最近一筆交易距離當(dāng)前時間
DATEDIFF('day',[最后一次下單時間],#2019-05-25#)
后面再執(zhí)行2碉京、3厢汹、4步驟就正常了
函數(shù)解釋
DATEDIFF(單位,開始時間,結(jié)束時間)：結(jié)束時間-開始時間
[gmt_create]：訂單創(chuàng)建時間
2019-05-25：報表是5-24號導(dǎo)出的螟深，故用5-25算當(dāng)前時間
FIXED：使用指定的維度計算聚合
MAX：計算最大值
計算F（計算消費次數(shù)）
1.計算每個人的交易次數(shù)
{ FIXED [member_id]:COUNTD([code])}
2.創(chuàng)建參數(shù)F
<=1次：1
1<至<=4次：2
4<至<=7次：3
7<至<=10次：4
其它：5
3.計算F的人數(shù)
IF [交易次數(shù)] <= [F=1] THEN '1'
ELSEIF [交易次數(shù)] <= [F=2] THEN '2'
ELSEIF [交易次數(shù)] <= [F=3] THEN '3'
ELSEIF [交易次數(shù)] <= [F=4] THEN '4'
ELSE '5'
END
函數(shù)解釋
COUNTD：返回組中不同項的數(shù)量
計算M（計算消費金額）
1.計算每個人的交易金額
{ FIXED [member_id]:SUM([payable_money])}
2.創(chuàng)建參數(shù)M
<=100：1
100<至<=500：2
500<至<=1000：3
1000<至<=1500：4
其它：5
3.計算M的人數(shù)
IF [交易次數(shù)] <= [F=1] THEN '1'
ELSEIF [交易次數(shù)] <= [F=2] THEN '2'
ELSEIF [交易次數(shù)] <= [F=3] THEN '3'
ELSEIF [交易次數(shù)] <= [F=4] THEN '4'
ELSE '5'
END
計算RFM
-
創(chuàng)建RFM計算字段
創(chuàng)建RFM計算字段.png
IF [R值]>=4 AND [F值]>=4 AND [M值]>=4 THEN '重要價值客戶'
ELSEIF [R值]<4 AND [F值]>=4 AND [M值]>=4 THEN '重要保持客戶'
ELSEIF [R值]>=4 AND [F值]<4 AND [M值]>=4 THEN '重要發(fā)展客戶'
ELSEIF [R值]<4 AND [F值]<4 AND [M值]>=4 THEN '重要挽留客戶'
ELSEIF [R值]>=3 AND [F值]>=3 AND 2<=[M值] AND [M值]<4 THEN '中等價值客戶'
ELSEIF [R值]<3 AND [F值]>=3 AND 2<=[M值] AND [M值]<4 THEN '中等保持客戶'
ELSEIF [R值]>=3 AND [F值]<3 AND 2<=[M值] AND [M值]<4 THEN '中等發(fā)展客戶'
ELSEIF [R值]<3 AND [F值]<3 AND 2<=[M值] AND [M值]<4 THEN '中等挽留客戶'
ELSEIF [R值]>=2 AND [F值]>=2 AND [M值]<2 THEN '一般價值客戶'
ELSEIF [R值]<2 AND [F值]>=2 AND [M值]<2 THEN '一般保持客戶'
ELSEIF [R值]>=2 AND [F值]<2 AND [M值]<2 THEN '一般發(fā)展客戶'
ELSEIF [R值]<2 AND [F值]<2 AND [M值]<2 THEN '一般挽留客戶'
END
-
查看RFM的值
查看RFM的值.png
注意：由于一般價值谐宙、一般保持、重要發(fā)展界弧、重要挽留類型的客戶數(shù)量為0凡蜻，故沒有展示出來
創(chuàng)建dashboard
