RFM客戶細分法

1、二、RFM權(quán)重分析 對RFM各變量的指標權(quán)重問題,Hughes,Arthur認為RFM在衡量一個問題上的權(quán)重是一致的,因而并沒有給予不同的劃分。而Stone,Bob通過對信用卡實證分析,認為各個指標的權(quán)重并不相同,應該給予頻度最高,近度次之,值度最低的權(quán)重4。 認為針對不同的行業(yè)甚至不同的公司,頻度、近度、值度的權(quán)重均存在一定差異,因此需要采用科學的方法進行分析.對此,以層次分析法為支撐,結(jié)合專家咨詢方式來解決指標權(quán)重的確定問題。 研究邀請了被研究的某電信企業(yè)的兩位地區(qū)經(jīng)理、兩位市場營銷人員和一位長期客戶應用文獻5的標度含義對RFM各指標權(quán)重進行比較分析。在分別得到五位評價者的兩兩比較矩陣后,

2、采取取平均的方法得到下表的評價矩陣。 評價矩陣 RFM R10.710.46 F1.4110.85 M2.181.181 上表所示的兩兩比較矩陣的一致性比例C。 R < 0.1,表明該判斷矩陣的一致性可以接受。由上表得出RFM各指標相對權(quán)重為WF,WR,WM=0.221,0.341,0.439。其中M的權(quán)重最大,即專家們認為客戶交費金額的高低是影響顧客價值高低的最主要因素。 三、客戶分類 1.基于K-均值聚類法的客戶分類過程應用K-均值聚類法6,以加權(quán)RFM為指標,將具有相近的顧客終身價值的客戶進行分類,基本思路如下: (1)應用AHP法確定RFM各個指標的權(quán)重,并將各個指標加權(quán)。 (2

3、)將RFM各指標標準化。 (3)確定聚類的類別數(shù)量m。 (4)應用K-均值聚類法對加權(quán)后的指標進行聚類,得到m類客戶。 (5)將每類客戶的RFM平均值和總RFM平均值作比較,每次對比有兩個結(jié)果:大于(等于)平均值和小于平均值,通過對比得到每類客戶RFM的變動情況。 (6)根據(jù)每個客戶類別的RFM的變動情況分析該客戶類別的性質(zhì),如該客戶類別是傾向于忠誠的還是傾向于背離的,然后在此基礎(chǔ)上定義客戶類型。 (7)對每類客戶標準化后的各個指標取平均,將平均值加權(quán)求和,得到每類客戶的顧客終身價值總得分,分析各類顧客終身價值的差別。 2.顧客類型識別分析 從某市通信公司2004年所有的電信客戶記錄中隨機抽取

4、了1026名客戶的記錄進行分析,數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見下表 數(shù)據(jù)描述 指標最小值最大值平均值標準差 近度212860.0720.191 頻度0135.981.861 值度54.431499.17704.7467216.22068 由于RFM數(shù)據(jù)的量綱各不相同,數(shù)據(jù)的取值也存在很大的差異.為了消除分布差異較大和量綱不同的影響,在對各個指標進行加權(quán)之前,需要考慮對數(shù)據(jù)進行標準化處理.由于F,M指標對顧客價值存在正相關(guān)的影響,因此其標準化調(diào)整通過進行。其中，為標準化后的值，x為原值,xs為該指標最小值，xl為該指標最大值。R對顧客價值存在負相關(guān)關(guān)系,因此其標準化調(diào)整公式為。 使用K-均值聚類法時,需要預

5、先判斷其聚類的類別數(shù)。在模型中客戶分類通過每個顧客類別RFM平均值與總RFM平均值相比較來決定的,而單個指標的比較只能有兩種情況:大于(等于)或小于平均值,因此可能有種類別。 標準化和確定聚類類別數(shù)后,進行聚類分析,得到8類客戶.將8類客戶的RFM平均值與總RFM均值比較.如果單個客戶類別的均值大于總均值,則給該指標一個向上的箭頭：“”標記,反之則用“”,如下表所示 通過RFM分析將企業(yè)的客戶群體劃分成重要保持客戶、重要發(fā)展客戶、重要挽留客戶、一般重要客戶、一般客戶、無價值客戶等六個級別,各客戶簇的客戶級別如表4所示.客戶分級不僅揭示了客戶在級別上的差異,而且反映了客戶在行為上的特性和變化傾向

6、。電信企業(yè)通過RFM分析可將現(xiàn)有顧客劃分為不同的客戶等級,針對不同等級的客戶,采取不同的管理策略.但是,這種分類只是確定了客戶的等級,卻沒有各類客戶之間的一個量化的價值比較,因而對各類客戶做相應的終身價值分析是非常有必要的。 3.客戶終身價值比較分析。 表4將客戶簇1和簇3同分為重要保持客戶,將客戶簇5和簇8同分為一般客戶,這樣難以對對這兩組客戶簇進行細分.此外,客戶分類后,并不知道每一類客戶的價值差別有多大,相對企業(yè)的重要性怎樣.利用AHP法分析得到的RFM各指標權(quán)重,結(jié)合各類顧客的RFM指標,根據(jù)每一類客戶的顧客終身價值得分來進行排序.標準化后的各個指標平均值如表5的,其中表示聚類后的類別

7、。,第j類客戶的R,F,M各個指標標準化后的平均值，是第j類客戶的RFM各項指標加權(quán)后的總得分,運算公式為。 。 其中,WR、WF、WM分別為由AHP分析得來的R、F、M指標的權(quán)重最后,根據(jù)總得分的大小來對各類客戶來進行排序(見表4).排名靠前的客戶相對排名靠后的客戶具有更高的顧客終身價值,忠誠度更高,對于企業(yè)來說更為重要.表5顯示,客戶簇3總得分最高,因此簇3的客戶是企業(yè)最有價值的客戶,而簇6客戶總得分最后,因此可以認為簇6客戶的價值最低.此外,對于處于同等級的客戶簇1和簇3,簇5和蹴8進行了細分.從表5中還可以看出,簇3比簇1的價值大,簇5比簇8的價值大.此外,通過比較各簇的總得分,還可以

8、比較各客戶簇的價值.如簇3的價值是簇6價值的0.5693/0.3284=1.73倍。 標準化的RFM加權(quán)分類 客戶CLV 類別(近度)頻度值度(元)總得分排序 10.60380.51240.57270.55962 20.68040.34450.44130.46184 30.50290.70560.49550.56931 40.58150.55340.27670.43875 50.33600.51870.40790.43026 60.42610.33560.27280.32848 70.36250.48210.65740.53313 80.43590.31170.51740.42987 注：。 在進行客戶分類后再對客戶的類別進行顧客終身價值排序,使得企業(yè)能夠量化各類