2024年客户分析模型，RFM的基础上构建客户价值分析模型
本文用具体实例的方式，在RFM的基础上构建客户价值分析模型，探讨如何对客户群体进行细分，以及细分后如何进行客户价值分析。最终得到LRFMC模型，并将客户群体细分为重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户、低价值客户五类。
本文原始数据与分析思路来自《Python数据分析与挖掘实战》第七章，感谢这本书提供的数据集与分析框架。（这本书很不错，推荐）
一、背景与目标
1.1 背景
在面向客户制定运营策略、营销策略时，我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户分类。
通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。
在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度――最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。
在某些商业形态中，客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中，以上三项指标可以相应地变为下图中的三项：最近一次登录、登录频率、在线时长。
1.2 目标
本实例借助某航空公司客户数据，探讨如何利用KMeans算法对客户群体进行细分，以及细分后如何利用RFM模型对客户价值进行分析，并识别出高价值客户。
在本实例中，主要希望实现以下三个目标：
- 借助航空公司客户数据，对客户进行群体分类
- 对不同的客户群体进行特征分析，比较各细分群体的客户价值
- 对不同价值的客户制定相应的运营策略
二、分析过程
2.1 分析思路
本实例的数据包含了2012年4月1日至2014年3月31日期间的客户数据，共有6万余条记录。分析中需要用到KMeans算法，且需要将数据分析的结果可视化，便于后期的结论分析，于是采用以下两种工具进行分析：
- jupyter notebook（Python 3.6 ）
- Excel 2016
同时数据的属性定义见下表所示，可见维度非常丰富。
微信扫码上方二维码，可领取2025年最新互联网创业项目！
项目收款截图
推荐阅读：