R（Recency）表示最近1次消费 时间间隔，F（Frequency）表示 消费频率，M（Monetary）表示 消费金额。 这3个指标可以用来描述用户价值，是目前比较主流的用户分层方法，主要用来研究付费用户。 根据业务需要，也常有人把RFM换成对应的活跃指标，如最近一次登录时间、登录频次、活跃时长等维度，以此来做用户分层，用于研究活跃、留存的情况。 RFM模型需要的数据较少，只需“人、时、钱”三类数据就能完成分析，一般公司只要有业务有流水，就会有这些数据。 RFM …

作为一种新型的微分方程数值方法，本文的主角：随机特征方法（The random feature method, RFM）融合了经典方法和机器学习方法的优势，能够实现谱精度（semi-log误差图中线性），其无网格的特性也让它能够容易地处理复杂几何上的问题，是一种兼具收敛性和简便性 ...

RFM模型是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个维度来描述该客户价值状况的客户分类模型，这3个维度分别表示为： 这3个维度可以根据实际业务来确定，比如针对社交类产品，最近一次活跃距离现在的时间比最近一次消费距离现在的时间更适合. 每个维度都需要设定一个阈值，用来划分客户在该维度的价值高低，比如在R维度，低于整体R值的平均值，我们用0表示，高于整体R值的平均值，我们用1表示，在F、M维度也一样，如下图所示： 以上3个 …

rfm 模型是一个传统的数据分析模型，有三个重要指标： 1）R（Recency）：最近一次消费时间间隔，指用户最近一次消费时间距离现在的时间间隔。 间隔越小，再次消费的几率越大。

2020年1月3日 · 本文详细介绍RFM模型的概念及Python实现步骤，从数据概览、清洗到客户分层，结合案例解析用户价值分析全过程。 本文从RFM 模型 概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。 是不是心动了？ OK，闲话少叙，我们来开动正餐！ RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直白到把需要的字段写在了脸上，让我们再念一遍：“R！ F！ M！ ”： …

2024年10月30日 · RFM模型（Recency、Frequency、Monetary）是市场营销和客户关系管理中常用的一种客户分析模型。通过对客户购买行为的深入分析，企业可以更有效地进行客户细分、定制化营销，从而提高客户满意度和企业利润。

2023年7月7日 · RFM模型是指根据最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）等指标对顾客进行分类的一种营销分析模型。RFM群体为"333"：最近购买较旧且购买频率和金额都不高的顾客，需要加强促销、提供个性化推荐等手段来留住这部分客户。

RFM是三个单词的缩写： 最近一次消费时间 (Recency)，取数的时候一般取最近一次消费记录到当前时间的间隔，比如7天、30天、90天未到店消费。 直观上，一个用户 太久 不到店消费，肯定是有问题，得做点什么事情。 很多公司的 用户唤醒机制 都是基于这个制定的。 一定时间内消费频率 (Frequency)，取数时，一般是取一个时间段内用户消费频率。 比如一年内有多少个月消费，一个月内有多少天到店等等。 直观上，用户消费频率越高越忠诚。 很多公司的 用户激励机制 都是 …

在客户管理中， rfm模型 是一种经典且非常实用的分析工具。通过r（最近一次消费时间）、f（消费频率）、m（消费金额）三个指标，rfm模型能够帮助我们分析客户价值，从而制定更有针对性的运营策略。

RFM模型 是衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具。 它的三个指标分别为Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）。 1. R值：最近一次消费（Recency） 消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔，理论上R值越小的客户是价值越高的客户，即对店铺的回购几次最有可能产生回应。 目前网购便利，顾客已经有了更多的购买选择和更低的购买成本，去除地域的限制因素，客户非常容易流失，因此CRM操盘手想要 …