RFM 分析和客户细分 RFM 分析是一种简单而有效的技术，可根据客户的购买行为对其进行细分。它代表最近度、频率和货币价值。通过分析这三个指标，企业可以识别最有价值的客户并相应地制定营销策略。...这样你就可以识别最有价值的客户（高频率、高货币价值、低新近度）并据此调整你的营销工作。...CLTV客户生命周期价值 客户生命周期价值 (CLTV) 是营销和客户关系管理中使用的指标，用于估算公司在与单个客户的关系过程中可以从单个客户那里获得的总收入或利润。...CLTV =（客户价值/客户流失率）x 利润率 客户价值 = 平均订单价值 x 购买频率 平均订单价值 = 总价格 / 总交易量 购买频率=总交易量/客户总数 流失率 = 1 - 重复率 重复率=多次购买的客户...（CLTV）对客户进行细分，并相应地制定策略： 高 CLTV 客户： 这些是最有价值的客户，他们消费能力强，忠诚度高。
什么是MRR/ARR 经常性收入（Recurring Revenue）是未来持续可获得的收入，就SaaS而言，经常性收入来自客户的持续订阅，具有稳定、可预测、高度确定的特点。...因为合同可能发生中止的情况，所以还不是确定的收入，需要通过后期的确认收入（损益表中的利润）来减少资产负债表上的负债。 02 客户终生价值 1....将LTV按照不同的客户进行细分（规模、行业或其他维度），可以帮助我们确定最有价值的客户类型和画像特征。从而集中营销、销售、产品和支持等资源来吸引、赢得和留住这些客户。 4....CACt ＝总成本t÷获得的客户总数t 例如，一个月里在营销和销售上花费了50000元，并获得了50个新客户，则该月的客户获取成本CAC＝50000÷50＝1000元。...如何计算ARPA 计算ARPA即客户（付费用户）产生的每月经常性收入MRR除以当前月份的账户或客户总数，公式如下。
Hooey 概述 客户终身价值是企业在特定客户与企业关联期间从特定客户那里获得的利润。...每个行业都有自己的一套指标，可以跟踪和衡量这些指标，以帮助企业瞄准正确的客户并预测未来的客户群。 CLV 使营销、销售等各个部门能够规划其战略并向最有价值的客户提供特定产品或定制服务。...当 CLV 与其他工具（例如客户细分、定价和营销策略）一起应用时，它是最有效的，并增加了巨大的价值，这意味着它告诉我们谁是我们最有利可图的客户，但它没有告诉我们哪些产品需要以什么价格和数量来销售。...以下是各个行业如何使用 CLV 保险：营销团队想知道哪些客户最有可能支付高额保费而不是索赔，这反过来有助于他们获得新客户并发展业务。...平均订单价值： 这将是花费的金额与交易数量的比率 购买频率：这是交易总和与交易总数的比率。它是每个客户的平均订单数。 流失率：这是没有再次订购的客户的百分比。
线性回归的应用非常广泛，例如： 预测客户终生价值：基于老客户历史数据与客户生命周期的关联关系，建立线性回归模型，预测新客户的终生价值，进而开展针对性的活动。...识别客户价值，通过五个指标：最近消费时间间隔R，消费频率F，飞行里程 M和折扣系数的平均值C，客户关系长度L（LRFMC模型）。...采用K-Means算法对客户数据进行客户分群，聚成五类（需结合业务的理解与分析来确定客户的类别数量）绘制客户群特征雷达图。 ? ? 客户价值分析： 重要保持客户：C、F、M较高，R低。...这类客户入会时长（L）短、当前价值低、发展潜力大，应促使客户增加在本公司和合作伙伴处的消费。 重要挽留客户：C、F 或 M 较高，R较高 或 L变小，客户价值变化的不确定性高。...应掌握客户最新信息、维持与客户的互动。 一般和低价值客户：C、F、M、L低、R较高。这类客户可能在打折促销时才会选择消费。 K-means算法的一个比较有趣的案例是进行图像压缩。
其他：例如提供调研问卷获得的有关产品、客户等方面的数据；购买数据等。 2....会员生命周期价值/订单量/平均订单价值：与任何时间周期无关，衡量的是用户完整生命周期内的价值，能从整体上获得会员的宏观状态 会员生命周期转化率：指会员在完整生命周期内完成的订单和到达网站、企业、门店的次数比例...，衡量了用户是否具有较高的转化率 会员生命周期剩余价值：用来预测用户在其生命周期内还能产生多少价值，可细分出很多相关指标，例如预期未来30天的会员转化率、预期生命周期剩余订单价值、预期7天内下单数量等...基于群体用户和内容相似度，发现有价值的会员互动方式 基于会员生命周期的关怀管理，促进用户终生价值最大化 3....会员价值度模型：RFM模型是根据会员最近一次购买时间R、购买频率和购买金额M计算得到RFM得分，常用来做客户分群或价值区分，该模型常用于电子商务（即交易类）企业的会员分析。
线性回归的应用非常广泛，例如： 预测客户终生价值：基于老客户历史数据与客户生命周期的关联关系，建立线性回归模型，预测新客户的终生价值，进而开展针对性的活动。...识别客户价值，通过五个指标：最近消费时间间隔R，消费频率F，飞行里程 M和折扣系数的平均值C，客户关系长度L（LRFMC模型）。...采用K-Means算法对客户数据进行客户分群，聚成五类（需结合业务的理解与分析来确定客户的类别数量）绘制客户群特征雷达图。 客户价值分析： 重要保持客户：C、F、M较高，R低。...这类客户入会时长（L）短、当前价值低、发展潜力大，应促使客户增加在本公司和合作伙伴处的消费。 重要挽留客户：C、F 或 M 较高，R较高 或 L变小，客户价值变化的不确定性高。...应掌握客户最新信息、维持与客户的互动。 一般和低价值客户：C、F、M、L低、R较高。这类客户可能在打折促销时才会选择消费。 K-means算法的一个比较有趣的案例是进行图像压缩。
当企业找到了最经济最有效的调查方案后，就要思考最有效的改善方案，在实现对在产品/在市品的快速改善后，如何利用PDCA循环方法找到本组织管理制度上的问题，从而标准化、水平展开，实现在后续新品上预防。...NPS与客户终生价值理论 客户终生价值(CustomerLifetimeValue,CLV)理论为客户的分析与维护增加了另一个维度的思考。...客户终生价值是一个全面的、动态的、多维的系统，其中当前价值和潜在价值不仅包括两个维度带来的货币收益，也包括了各类非货帀贡献所带来的收益，并且把潜在价值作为考量因素，将大幅提升客户终生价值理论的有效性和全面性...心理特征指标，包括客户的生活方式、性格特点、风险偏好、兴趣爱好、所处的社会阶层等。例如根据客户性格特点，将客户划分为视觉型客户、听觉型客户、触觉型客户等。...客户终生价值有较多优势，但也面临诸多困难，需要银行构建智能化的客户服务平台加以解决。
客户终生价值（CLV）的概念不算难理解，就是客户在与我们发生关系的整个生命周期给企业带来的价值总和。...所以我们看到此客户的终生价值公式为： ? 通过上面的公式我们就了解到客户给我们带来的总价值是首次购买的显性收益加上后续客户可能给我们带来的隐性收益价值总和。 ?...所以我们看到运用客户终生价值的理念能给经营者带来多么大的收益。上面讲了商贩的例子，还有很多我们熟知的领用客户终生价值获得收益的案例。...介绍完了什么是客户终生价值（CLV）以及我们为什么要重视它，接下来我们再来分析下如何提高CLV，先看下CLV的公式： 客户终生价值（CLV）= 平均每次购买金额*购买次数 从上面的公式我们很容易知道，提供客户终生价值的方法无非就是提高平均每次的购买金额或是增加客户的购买次数...当然不同的类型的客户需要不同的对待方式，如需了解如何衡量客户价值以及如何对待不同类型的客户，可以查看我之前文章：不知道如何衡量会员的价值？来学习下RFM模型，这里有详细的介绍。
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Kaggle大神是如何炼成的？ 最近，一个印度裔Kaggle大神在论坛上分享了他获得4个类别的Grandmaster的经历。...可以看到，他的金牌总数加起来就有84枚，其中Discussion上获得了56枚，数据集这一类别的排名术最高，在27466个选手中位列第7位，最高排名为第6位。...对于喜欢数据科学和机器学习的人来说，这是一生的经历。 除此之外，他还是一个数独爱好者，多次获得国家冠军，最高排名第8。...（桑坦德，西班牙的一个银行） 这一挑战中，主要是根据客户过去的行为以及类似客户的行为，来预测现有客户下个月将使用哪些产品，进而将产品和人来匹配。...作者认为，这是唯一具有意义的积分排名系统类别。他希望可以成为Kaggle以外的行业标准，使其更具价值。 然后是Datasets。 作者表示，为数据集争取投票是最具挑战性任务之一。
image.png 老客户或者会员客户对企业来说是非常重要的收入来源，开发新客户的成本是老客户的8倍，所有非常有必要激活老客户。数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。...、活跃度和粘性 通过会员分析，预防会员流失并找到挽回已经流失会员的方法 基于会员群体行为，更好的划分会员群体属性并挖掘群体性特征 基于群体用户和内容相似度，发现有价值的会员互动方式 基于会员生命周期的关怀管理...，促进用户终生价值最大化 包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。...例如通过营销响应模型可以得到： 一是：基于模型找到最可能产生购买转化行为的会员规则特征。例如最近一次购买时间在3个月以内、会员等级为3级以上、总订单金额大于3000、订单量大于10的客户。...二是：基于模型预测可能产生的订单转化数量、转化率（例如选择10000个客户，会有4000个客户产生转化），以及有转化客户的客单价（通过训练样本集选择有转化客户，然后用订单金额/会员量计算得到）大体计算出此次发送会员能得到的营销收入
加强许多制造商基于筒仓行为的度量标准和KPI（例如数据和知识ho积）已被奖励协作的度量标准和KPI取代。借助有价值的指标和增强的协作，企业能够改善准时交付，提高客户满意度并降低运营成本。...选择能够提高效率的库存KPI很容易，但是要选择那些能提高效率的库存KPI则要困难得多。但是，后者更有价值。 拒绝选择范围太广的库存管理指标和KPI。...定义完美订单指数（POI）或完美订单性能的方程式为：（按时交付的订单百分比）*（已完成订单的百分比）*（无损坏订单的百分比）*（具有准确文档的订单百分比）* 100 4.订单执行率占所有订单的百分比 选择指标和...跟踪填充率有效性（占所有订单的百分比）直接反映了已满足生产中心对物料的订单或需求数量。采取这一指标可进一步了解生产中心如何有效管理入库库存以满足客户交货日期。...订单周期时间衡量的是从客户下订单到收到购买产品的时间。该指标反映了您的库存管理，供应链，生产和履行操作的有效性。 订单周期时间有时也指两个背对背订单的下达或成功交付两个连续订单之间的时间。
本文将介绍 RFM 分析如何在数据产品不充分的情况下实现以及如何利用RFM分析来优化营销策略，提高客户满意度，增加业务收益。...导言 RFM 分析最早起源于直邮行业， 用于确定哪些客户最有可能回应和购买邮寄目录中的产品。随着信息技术的发展， RFM 分析逐渐在各个行业得到广泛应用，成为理解客户行为和价值的关键工具。...RFM 的概念（ Recency ， Frequency ， Monetization ）是一种客户分类和预测的分析模型，用于识别最有价值的客户和预测他们未来的购买行为。...这类客户对企业的重要性较低，但可能具有潜在价值。 一般发展用户的特点是最近购买时间较近，但购买频率较低，购买金额也不高。这类客户可能对企业有潜在价值，需要企业加强营销和服务。...4.3 优化产品及业务上的推广策略 针对不同客户群体提供定制化产品根据 RFM 分群结果，可以将客户划分为不同群体，例如高价值客户、中价值客户和低价值客户等。
小H：RFM是通过最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三个维度将用户进行区分，一般认为RFM较高的用户为高价值用户，RFM都很低的为低价值用户。...而且对于一些特别的用户也能友好识别，例如RF较低，M却很高的用户有可能是潜在大客户，需要重点挽留等。...例如业务上认为高于99元的就属于大客户，20%的头部用户贡献了80%的消费金额，聚类区分出了小额消费、中等消费和大额消费群体等。这里着重分享业务定义和聚类的方法。...，这里介绍两种方法：Elbow和轮廓系数 Elbow法 # 法1:使用Elbow方法，得到最有的kmeans的簇 sse={} X = rfm_merge[['r']].copy() for k in...，常常将该得分作为一个基本特征加入模型进行训练，用以挖掘用户的其他价值 用于指导用户精细化运营：例如最常见的客户价值图，将rfm各分成两组最后得到8个组合。
同时由于新客户的开发成本是老客户的5倍，因此客户关系管理显得越来越重要。今天我们来探讨企业中常用的客户价值分析的话题。...上一次消费时间越近的顾客对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。 ② 消费频率(Frequency) 消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。...最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。这个指标是“忠诚度”很好的代理变量。 ③ 消费金额(Monetary) 消费金额是最近消费的平均金额。是体现客户短期价值重要变量。...二、RFM在SPSS中的实现 我们获得了某零售企业客户消费信息表，对数据进行预处理之后，我们准备在 SPSS 软件系统中构建 FRM 分析模型。...还有许多有意义的变量可以获取，比如订单间隔的稳定性、客户存在时间、购买量的稳定性； 3. 可以分不同的产品，不同的场景（比如是否促销），不同的时间长度通过RFM 方法构造指标。
3.需求预测和客户价值：新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。...对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。 下面将叙述如何构建该推荐预测模型。...举例如下： 开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。 产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。...同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。 特征抽取 还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。...1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参 2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型 （三）需求预测和客户价值 “顾客终生价值”(Customer
老客户或者会员客户对企业来说是非常重要的收入来源，开发新客户的成本是老客户的8倍，所有非常有必要激活老客户。数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。...、活跃度和粘性 通过会员分析，预防会员流失并找到挽回已经流失会员的方法 基于会员群体行为，更好的划分会员群体属性并挖掘群体性特征 基于群体用户和内容相似度，发现有价值的会员互动方式 基于会员生命周期的关怀管理...，促进用户终生价值最大化 包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。...例如通过营销响应模型可以得到： 一是：基于模型找到最可能产生购买转化行为的会员规则特征。例如最近一次购买时间在3个月以内、会员等级为3级以上、总订单金额大于3000、订单量大于10的客户。...二是：基于模型预测可能产生的订单转化数量、转化率（例如选择10000个客户，会有4000个客户产生转化），以及有转化客户的客单价（通过训练样本集选择有转化客户，然后用订单金额/会员量计算得到）大体计算出此次发送会员能得到的营销收入
image.png SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。...例如，如果你有一个客户订单的数据表，则可能会被要求计算每个客户的平均订单数。在本例中，需要计算订单的总数除以客户的总数。像这样： image.png 3....请确保你能清楚理解每个连接如何获得不同的结果。许多面试问题会要求你做一些连接。在某些情况下，选择了一个而非另一个，即是正确和错误之差。 5. 自连接 现在来了解一下更有趣的东西！...因此，公司可能会考察你字符串的格式化和处理，以确保你懂得如何处理数据。...窗口函数 窗口函数使你能对所有行执行聚合值，而不是只返回一行（这是GROUP BY语句的用处）。这对于行排序、计算累计等等十分有用。 示例问题：编写一个查询以获取薪水最高的empno。
如果你的单次获取成本低于初始平均订单价值，那么你是盈利的。 但有时候，在某些情况下你实际上是想要一开始就赔钱的。 ? 我们来看下Amazon？...最重要的是，它将通过不同渠道和媒介（如社交、电子邮件和付费搜索）来获取并整合用户的生命周期价值。 你还可以通过参与度（页面浏览、目标、事件）趋势（例如客户获取后的90天行为）来查看数据。...使用生命周期价值功能将有助于你确定哪些资源会驱动最有价值的流量，以及哪些相关的营销投资产生了良好的投资回报率。 下面是如何在Google Analytics里运行生命周期价值报告。...所以你不能分辨单个客户是100美元订单客户还是1000美元订单客户。 当你回顾内容投资执行与付费广告的对标情况时，这一点非常重要。 ❌问题3. A/B测试同样会说谎。 事情进展顺利。...例如，另一项来自Larry Kim的研究表明，转化率增加，营销合格线索率（即通过营销带来的潜在客户线索）就会降低。 ?
客户盈利分析 在客户群中，客户的盈利能力是有很大区别的，如果不知道客户的盈利能力，就很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户。...而我们数据分析的重点，则主要在这三个方面，细分客户群、寻找最有价值的客户和分析价值客户的行为特征。...然后根据我们上一篇文章所提到的二八原则划分出最具有价值的客户群体，实现针对性的营销。 2....会员价值分析寻找最具价值客户 要判定最有价值的客户群体可以通过会员行为RFM进行，就是以最近购买的时间、次数和金额来说明，哪些消费频率、消费金额、利润贡献等都比较高的，就是我们要重点服务的对象...会员在绿色区域所标示店铺销售表现情况最好且获得的积分及交易的频次最高；会员在红色色区域所标示店铺销售表现情况最差且获得的积分及交易的频次最低。
这通常遵循 价格-时间优先级规则，即订单根据其价格进行优先排序，然后，具有相同价格的多个订单将根据它们被输入的时间进行排序。如果传入订单的价格和时间相同，则首先执行较大的订单。...金融衍生物是一种从基础实体的表现中获得其价值的合同。例如，看涨期权或看跌期权是一种合同，它赋予持有人在到期日之前或之前以指定的执行价格购买或出售标的资产或工具的权利。...先锋机器人咨询公司的例子包括改善和健康前沿。截至2020年，机器人管理下的资产价值在美国最高，超过了6500亿美元的。 机器人顾问事先不知道客户的风险偏好，但在与客户互动时学习。...创建暗池是为了促进机构投资者的大宗交易，他们不希望以大量订单影响市场，并为其交易获得不利价格。...当一个投资者有一个良好的交易策略，通过一个资产的RL算法进行训练时，他们应该如何转移经验来训练一个具有更少样本的“相似”资产的交易算法？这与迁移学习密切相关。
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