RFM模型之實(shí)踐篇

了解了RFM的理論之后圃庭,實(shí)踐才是重中之重。

  • 此處的實(shí)踐基于tableau中實(shí)現(xiàn)
  • 所涉的參數(shù)可基于實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整
  • 數(shù)據(jù)源使用tableau自帶的超市指標(biāo)

基礎(chǔ)指標(biāo)建立

R指標(biāo)創(chuàng)建

  • 創(chuàng)建最近購(gòu)買(mǎi)時(shí)間字段
WX20180301-210648@2x.png
  • 創(chuàng)建最近購(gòu)買(mǎi)距今字段
WX20180301-210726@2x.png
  • 創(chuàng)建R參數(shù)
WX20180301-211300@2x.png

創(chuàng)建了R=2 的參數(shù)后搔体,依次創(chuàng)建R=3,R=4半醉,R=5

  • 創(chuàng)建R值
WX20180301-220930@2x.png

創(chuàng)建R值這一步很重要疚俱,也是用戶分層的第一個(gè)理解難點(diǎn)。關(guān)鍵在于利用條件函數(shù)缩多,根據(jù)用戶的最近購(gòu)買(mǎi)距今天數(shù)呆奕,對(duì)用戶的R進(jìn)行賦值,得到R值衬吆。
這個(gè)過(guò)程中梁钾,用戶的最近距今天數(shù)是對(duì)象,R參考線是參考逊抡,R值是用戶在R方向的賦值結(jié)果姆泻。理解了R值的產(chǎn)生,也就理解了前面為啥么要計(jì)算出最近距今天數(shù)和R參數(shù)秦忿。
而且麦射,后面的F值與M值的計(jì)算也是同理的。

  • 創(chuàng)建均值R
WX20180301-211656@2x.png

均值R的創(chuàng)建也是作為一個(gè)參考來(lái)的

F指標(biāo)創(chuàng)建

  • 創(chuàng)建購(gòu)買(mǎi)次數(shù)字段
WX20180301-211936@2x.png
  • 創(chuàng)建F參數(shù)
WX20180301-221800@2x.png

依次創(chuàng)建F=2,F=3,F=4 參數(shù)

  • 創(chuàng)建F值
WX20180301-221835@2x.png
  • 創(chuàng)建F均值
WX20180301-221914@2x.png

M指標(biāo)創(chuàng)建

  • 創(chuàng)建購(gòu)買(mǎi)金額字段
WX20180301-212126@2x.png
  • 創(chuàng)建M參數(shù)
WX20180301-222112@2x.png

依次創(chuàng)建M=2,M=3,M=4參數(shù)

  • 創(chuàng)建M均值

到這里為止灯谣,所有的指標(biāo)就都創(chuàng)建完畢啦潜秋。

分層操作

  • 創(chuàng)建字段用戶分層
WX20180301-222440@2x.png

這里也是一個(gè)條件做的分層,對(duì)象是用戶的R值&F值&M值胎许,參考是均值R&F&M峻呛,賦值是用戶分層的類(lèi)別。
看到這個(gè)分層的語(yǔ)句辜窑,是不是想起來(lái)第一篇的那個(gè)圖钩述?
再來(lái)溫習(xí)對(duì)比一下

WX20180223-182859@2x.png

所以說(shuō)分層分層,分層是精髓啊穆碎。
到這里用戶的分層就全部完成了牙勘,來(lái)看下用戶的分布情況。

WX20180301-223332@2x.png

可以看出來(lái)所禀,雖然重要價(jià)值的用戶占比最大方面,但是流失的用戶也占比不小。

當(dāng)然了色徘,這還只是RFM最基本最中規(guī)中矩的玩法恭金,如何在RFM上應(yīng)用出新花樣呢?
下一篇再寫(xiě)褂策。


示例超市-RFM

我的tableau public:yangliang的tableau public主頁(yè)

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