RFM模型

摘要： 对传统零售行业客户进行价值分层,进一步对不同价值客户采取相应的营销策略,既能降低营销成本,又能提升营销效果,最终将显著提升企业利润。基于经典RFM模型进行改进,修改了指标F的计算方式,然后对模型指标以熵权法确定其权重,最后进行K-means聚类分析,将客户划分为不同价值层级;以某大型超市相关数据进行实证研究,对超市观察期内的客户进行价值分层后,进一步分析不同类型客户的创利情况,验证了聚类结果的合理性,客户价值层级越高,实际创利情况越佳;最后对不同类型的客户给出相应的营销策略。

摘要： 网络直播是一种新兴的共情式传播媒体。针对直播行业特点研究了适合直播平台的用户细分及个性化推荐方法。基于直播平台中用户粘性及长期价值的重要性,将用户平均观看时长作为重要维度融入现有RFM模型,构建RFMT模型;通过RFMT Cluster和RFMT Segmentation方法实现用户细分;通过指标加权法计算用户-主播价值偏好,构建用户评分矩阵,结合协同过滤算法开展推荐实验。基于国内某主流直播平台的后台数据进行研究,结果表明,基于RFMT Segmentation的用户细分方法更适用于实际应用的推荐,细分后的各类群体推荐效果大幅提升。RFMT模型增加了对用户粘性和长期价值的考虑,更适应直播平台的特点,所提出的基于直播平台的用户细分及个性化推荐方法有效、可行。

摘要： 在电子商务迅速发展,企业快速抢占市场的背景下,客户成为企业竞争的核心因素。现有相关研究多致力于采用全数据输入模式解析客户流失现象,不同类型客户造成的差异性还有待进一步探讨。鉴于传统RFM模型不能精确解释电子商务客户流失原因,该研究将客户分为活跃与非活跃两个集群,提出一种优化的RFM理论模型与深度信念网络实证模型对电子商务客户流失进行预测。结果表明,不同类型客户流失因素的影响强度不同。对活跃用户而言,客户购买总金额是影响客户流失的主要因素;对非活跃用户而言,客户进入店铺的时间越长越可能留住客户。通过剖析非活跃用户不流失和活跃用户流失的原因,可帮助企业制定有效的客户管理策略,以最大程度地吸引潜在客户及保留现有客户,获取最多的市场利益。

摘要： 进行精准客户细分,维护客户关系,优化客户管理是电子商务行业大数据应用的一个重要方向。为了了解高校学生在线上平台消费的倾向和偏好,满足高校学生客户的多元化需求,提高客户认可度和核心竞争力,本文以收集的真实高校学生消费数据为基础,通过改进的RFM模型和K-Means聚类分析对数据进行处理和分析。本文以手肘法确定分类类别数K值,以提高电子商务客户细分的准确性,获取更好的分类结果。最终根据客户的细分结果,进行分析解读,为不同客户群制定对应的营销方案和服务建议。

摘要： 在众包平台上,不同类型的用户在参与意愿、工作动机、业务能力等方面具有多样性和差异性的特征,在平台上产生的价值也不同。基于用户价值度量对用户进行细分,是更好地洞察用户价值和需求、对用户进行个性化和精细化管理的关键。同时,选择众包用户价值衡量维度也是目前需要解决的问题。因此,该研究首先基于RFM模型并结合众包平台及众包用户的特性,将用户信用纳入用户价值模型,提出并构建了众包用户价值衡量模型RFMC(Recency,Frequency,Monetary,Credit);然后,结合“一品威客”平台获取所需的实验数据,运用GBDT算法完成众包用户分类;最后,比较了Nave Bayes,Multinomial Logistic Regression与GBDT算法的分类效果,并比较了不考虑用户信用的传统模型与RFMC模型的分类效果。结果表明,所提模型适用于众包用户且具有较好的实验效果。

摘要： 利用真实的电商客户行为数据对电商平台中的用户价值进行分析,采用机器学习算法对数据进行分析处理,构建电商用户价值识别、分析模型。对传统的RFM模型进行改进,构建改进的RFM模型框架。采用因子分析法确定电商用户的价值细分指标,结合K-means聚类算法对电商用户进行聚类分析和价值细分,识别出不同类别电商用户的特征。该研究成果能够为电商平台提供用户价值分析、预测,从而实现差异化服务,具有一定的应用研究价值。

摘要： 常旅客价值分析与分类是铁路运输部门客户关系管理中的重要内容,其有助于掌握旅客信息特点,满足旅客的多方面需求,提供差异化服务。根据改进的RFM价值模型计算常旅客的价值,采用K均值聚类对旅客进行分类,通过常旅客价值达到降维的目的,并设计了一种算法以实现自动确定聚类数目以及选取初始聚类中心,从而能够高效快速地进行客户分类。通过问卷调查收集福厦高速铁路的常旅客数据进行实证分析,结果表明算法自动选取的聚类数目是合理的,初始聚类中心可以提高聚类效率和准确性。最后根据分类结果,有针对性地提出相应的服务提升建议和优化策略,可为铁路部门在运营服务方面提供参考。

摘要： 在大数据及新零售背景下,商务数据分析可以用数据为企业经营管理提供依据。本文以某公司销售数据为研究对象,使用EXCEL办公软件提取该公司客户的最近一次购买时间、某段时间内交易次数、某段时间内交易总金额这三个指标建立RFM客户价值模型,对该公司的客户进行分类研究,探讨RFM模型在商务数据分析中的应用。

摘要： 结合渠道费用结算的特点,为客观分析结算渠道的价值,介绍了一种基于RFM模型的计酬渠道价值分析方法,通过构建用户套餐办理消费情况的RFM模型,根据模型计算渠道价值评分,更客观地衡量高价值结算渠道,为渠道酬金政策维系优质渠道提供依据。

摘要： 针对传统充电运营企业在实现充电用户差异化服务和精准用户营销方面的需求,提出一种基于大数据分析的新能源汽车个人充电用户价值评价方法,在RFM模型的基础上,建立改进的RFM模型,定义充电用户价值评价指标向量,通过K-means聚类方法训练模型,获得不同用户群,最终对不同类别的充电用户做出价值评价,为后续精准化营销策略的制定提供参考依据。

摘要： 随着"互联网+"时代的来临,对于有着庞大客户群的供电企业来说,建设并推广电子渠道尤为重要.本文提出了客户渠道偏好的研究思路和方法,结合业务现状、先进的IT技术和统计挖掘理论,利用RFM模型和随机森林算法,建立客户的事实渠道偏好模型和潜在电子渠道偏好模型,并结合业务特点和用户的业务使用习惯,设计差异化的引流措施和精准的营销方案,为供电企业实现优化渠道提高效率的目标提供支持.

摘要： 随着"互联网+"时代的来临,对于有着庞大客户群的供电企业来说,建设并推广电子渠道尤为重要.本文提出了客户渠道偏好的研究思路和方法,结合业务现状、先进的IT技术和统计挖掘理论,利用RFM模型和随机森林算法,建立客户的事实渠道偏好模型和潜在电子渠道偏好模型,并结合业务特点和用户的业务使用习惯,设计差异化的引流措施和精准的营销方案,为供电企业实现优化渠道提高效率的目标提供支持.

摘要： 随着"互联网+"时代的来临,对于有着庞大客户群的供电企业来说,建设并推广电子渠道尤为重要.本文提出了客户渠道偏好的研究思路和方法,结合业务现状、先进的IT技术和统计挖掘理论,利用RFM模型和随机森林算法,建立客户的事实渠道偏好模型和潜在电子渠道偏好模型,并结合业务特点和用户的业务使用习惯,设计差异化的引流措施和精准的营销方案,为供电企业实现优化渠道提高效率的目标提供支持.

摘要： 随着"互联网+"时代的来临,对于有着庞大客户群的供电企业来说,建设并推广电子渠道尤为重要.本文提出了客户渠道偏好的研究思路和方法,结合业务现状、先进的IT技术和统计挖掘理论,利用RFM模型和随机森林算法,建立客户的事实渠道偏好模型和潜在电子渠道偏好模型,并结合业务特点和用户的业务使用习惯,设计差异化的引流措施和精准的营销方案,为供电企业实现优化渠道提高效率的目标提供支持.

摘要： 本发明涉及一种基于RFM模型光束法平差和影像重采样的颤振探测修正方法，该方法包括两部分：首先基于三线阵影像原始RPC生成虚拟控制点，然后利用多视影像约束匹配获得密集匹配点，将这些虚拟控制点和密集匹配点加入区域网平差模型，由此计算平差后三线阵影像密集匹配点的反投影残差进行颤振探测分析；同时基于颤振探测结果对影像重采样生成没有畸变的影像，并且对姿态数据平滑处理重新生成高精度的RPC，从而实现了成像模型与影像同步重构。与现有技术相比，本发明具有实现成像模型和影像进行同步校正、有效消除颤振影响等优点。

摘要： 本发明公开了一种面向FPGA硬件的RLS求解RFM模型参数优化算法，主要过程包括：步骤一、确定RFM模型的形式；步骤二、在影像空间中建立“虚拟控制点”格网；步骤三、在地面空间中建立“虚拟控制点”格网；步骤四、根据所建立的“虚拟控制点”，利用RLS解算RFM模型参数；步骤五、精度评定。本发明以FPGA作为硬件加速平台，以Verilog硬件语言作为设计语言，在有限的硬件资源条件下，实现利用RLS解算RFM模型参数优化算法，满足卫星遥感领域对卫星影像正射纠正的时效性、便携性和小型化的要求。

摘要： 本发明公开了数据分类技术领域的一种基于RFM模型泛化特征的金融类客户分级方法，包括以下步骤：S1、采集客户数据，随机抽取预定比例的样本数据进行交叉标注；其中，所述客户数据包括RFM指标数据和针对特定场景的附加特征数据；S2、对标记数据进行特征处理，并进行机器学习模型训练；S3、在机器学习模型中对全量客户数据进行特定金融场所的分析处理，本发明通过RFM模型结合不同金融场景下增加的特定场景特征，通过随机抽样并进行数据标注的方式结合分类算法进行客户分级，实现不同场景不同的客户分级，能促进场景化营销的精准性，特别适用于不同金融场景下的客户精准性分级处理。

摘要： 本发明提供一种基于RFM模型的消费者评估方法、装置及介质，该方法包括：从客户数据库中提取客户消费数据，并对客户消费数据按照不同地理区域进行数据分类，对数据分类后的客户消费数据集进行向量化处理，获得客户集X＝{x1,x2,…xi,…xn}，1≤i≤n，n为客户个数；根据数据分类后的客户消费数据，计算每位客户最近一次消费的时间间隔R指标、规定时间段的消费频率F指标和规定时间段的消费总金额M指标；采用层次分析法计算R、F和M各指标权重系数分别为μ

摘要： 本发明公开一种基于RFM模型的协同过滤推荐方法，所述方法包括：一、对电商平台下的所有商品进行类别划分，划分为N个类别；二、计算出待推荐用户的近度属性向量、频度属性向量以及值度属性向量的值；三、计算待推荐用户在近度、频度、值度三个衡量指标下与其他企业用户的相似度，进而计算综合相似度；然后将待推荐用户与其他企业用户的综合相似度进行排序，得到相似度高的企业列表作为相似用户，进而根据相似用户的产品购买记录，结合待推荐用户的产品购买记录形成的两个产品推荐列表整合后形成的最终的产品推荐列表将其推荐给用户。本方法可以解决推荐产品的问题，实现单一或组合产品的推荐功能，提高企业用户在平台的体验度。

摘要： 本发明提出一种基于RFM模型和人工蜂群算法的货运客户细分方法,包括数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理五个步骤，通过数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理来对铁路货运客户进行细分，并采用人工蜂群算法，可以有效规避单个初始聚类中心个体质量不佳对全局寻优能力的影响，同时，人工蜂群算法具有很强的高维优化问题求解能力，且通过采用极差标准化方法可以有效避免不同指标之间的量纲差异问题，也可以有效避免指标属性标准化之前的大数吞掉小数的现象，通过将聚类结果采用多指标排序技术，可以让铁路货运相关部门清晰发现同一客户群的客户之间的差异性，进一步实现铁路货运客户的二次精细划分。

摘要： 本发明提供一种基于RFM模型的卷烟零售客户价值评价方法，包括以下步骤：S1：从营销管理平台获取相关数据；S2：根据S1获取的相关数据计算用于评价客户价值的指标；S3：通过层次分析法与熵值法确定S2中各指标的权重；S4：根据S2计算的各指标与S3得到的各指标的权重，计算客户价值得分；S5：利用聚类算法，对客户价值得分进行分类，得到具有不同客户价值的客户分类。本发明针对传统RFM指标代表性不足的问题进行改进，引入了代表性的指标，同时为了保证赋权的科学性和有效性，通过主客观结合的组合赋权法，从而避免主观赋权所产生的过程过度依赖专家意见和客观赋权法过度依赖数学定量方法的弊端，最后再通过聚类算法得出具有不同价值的用户分类。

摘要： 本发明公开了一种基于RFM模型的用户分组方法、装置及可读介质，通过获取用户的订单数据，并对用户的订单数据进行数据清理；根据数据清理后的订单数据，计算用户的最近一次下单的时间间隔R、规定时间段内的下单频率F和规定时间段内的下单总金额M三个指标；基于时间间隔R、下单频率F、下单总金额M的数值区间设置指标分箱，并通过指标分箱对时间间隔R、下单频率F、下单总金额M进行归一化，得到对应的指标值RS、FS、MS；采用熵权法确定指标对应的权重系数，并根据指标值RS、FS、MS与权重系数计算出每个指标的最终得分；将每个指标的最终得分输入K‑means聚类算法，得到用户的最优分组结果。为企业的运营、决策和项目阶段总结提供数据支持。

摘要： 本发明涉及一种基于RFM模型光束法平差和影像重采样的颤振探测修正方法，该方法包括两部分：首先基于三线阵影像原始RPC生成虚拟控制点，然后利用多视影像约束匹配获得密集匹配点，将这些虚拟控制点和密集匹配点加入区域网平差模型，由此计算平差后三线阵影像密集匹配点的反投影残差进行颤振探测分析；同时基于颤振探测结果对影像重采样生成没有畸变的影像，并且对姿态数据平滑处理重新生成高精度的RPC，从而实现了成像模型与影像同步重构。与现有技术相比，本发明具有实现成像模型和影像进行同步校正、有效消除颤振影响等优点。

摘要： 本发明公开了一种面向FPGA硬件的RLS求解RFM模型参数优化算法，主要过程包括：步骤一、确定RFM模型的形式；步骤二、在影像空间中建立“虚拟控制点”格网；步骤三、在地面空间中建立“虚拟控制点”格网；步骤四、根据所建立的“虚拟控制点”，利用RLS解算RFM模型参数；步骤五、精度评定。本发明以FPGA作为硬件加速平台，以Verilog硬件语言作为设计语言，在有限的硬件资源条件下，实现利用RLS解算RFM模型参数优化算法，满足卫星遥感领域对卫星影像正射纠正的时效性、便携性和小型化的要求。