SPSS > 使用技巧 > 客户价值划分(RFM)是什么 SPSS客户价值划分(RFM)运用

客户价值划分(RFM)是什么 SPSS客户价值划分(RFM)运用

发布时间:2024-12-03 10: 09: 00

品牌型号:HP Laptop 15

软件版本:SPSS Statistics27

系统:Windows 10

客户价值划分(RFM)是什么?客户是企业生存的基础,赢得市场的关键在于赢得客户。在海量数据面前,如何有效合理地对用户进行分类,区分不同客户群体,并为其制定个性化服务方案以实现利润最大化对企业来说非常重要。接下来以SPSS为例,为大家说一下SPSS在客户价值划分(RFM)运用的相关内容。

一、客户价值划分(RFM)是什么

客户价值划分一般是用Recency(最近一次消费)、Frequency(消费频率)和 Monetary(消费金额)这三个指标来给客户分类的。

1.Recency(最近一次消费):反映了客户与企业最近一次交易的时间,间隔时间越近,说明客户可能越活跃。比如在电商平台中,距离上一次购买时间越近的客户,其再次购买的可能性就会相对较高。

2.Frequency(消费频率):代表的是客户在一定时期内购买产品或服务的次数,因为总买产品的客户肯定比偶尔买一次产品的客户对企业的忠诚度高。

3.Monetary(消费金额):所代表的是客户每次购买产品所花费的金额,比如某位客户在珠宝店买首饰花费的金额数比较大,而另一位客户买的是小饰品,价格比较低,这说明前者的Monetary值更高。

通过客户价值划分(RFM)有利于企业精准的分配营销资源,根据客户不同群体的特点实施针对性的营销策略。例如,对于消费频率比较高的客户,企业会为他们送上专属福利;对于消费金额比较少的客户,企业就会发一些优惠券来刺激消费,重新激活客户。

二、SPSS客户价值划分(RFM)运用

SPSS 具有强大的数据分析功能,我们来看看如何通过SPSS对客户价值划分(RFM):

1.打开SPSS软件,将相关数据导入到SPSS中,查看数据是否完整,有没有缺失值。为确保变量的数据类型正确,可在变量视图中进行设置。

数据导入
图1:数据导入

2.点击菜单栏中的【分析】按钮,找到【分类】-【K - 均值聚类】选项进行打开。

分类
图2:分类

3.在打开的【K - 均值聚类】面板上,将最近一次消费时间、消费频率、消费金额这三个变量选入变量框中,在【聚类数】框中输入想要划分的客户类别数量,在这里输入值为3,是因为把客户分为了3类,分别为:高价值客户、中价值客户、低价值客户。大家可以根据实际需要自行输入数值。

图3:K - 均值聚类面板
图3:K - 均值聚类面板

4.调整完成之后,点击【确定】按钮,SPSS会根据设定的参数进行聚类分析。

5.根据聚类分析结果(如下图所示)我们可以看出聚类2的客户在订单金额上表现突出,为172.55,可能是高价值客户,企业可以考虑对这类客户提供更多的优质服务或个性化推荐,以维持和提高他们的消费金额;聚类3的客户订单金额为130.42,属于中价值客户,企业可以通过针对性的营销活动来刺激他们再次购买,增加购买频率;聚类1的客户订单金额较低,为120.33,企业可采取一些策略来重新激活这些客户,例如发送优惠券或新品推荐等。

最终聚类中心
图5:最终聚类中心

通过以上关于客户价值划分(RFM)是什么,SPSS客户价值划分(RFM)运用的内容介绍,我们可以看到,借助SPSS这款数据分析工具,可以高效的帮助企业对客户进行价值划分,有助于企业深入了解客户需求,合理分配营销资源,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

 

作者:EON

展开阅读全文

标签:SPSS教程SPSS软件

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS误差图怎么画 SPSS误差图怎么分析
我们在制作分析报告时,如果想要让数据更容易被人读懂,可以在报告里面插入一些图表。因为图表属于一种可视化工具,比如我们会用条形图对比不同变量的均值大小、用饼图对比不同成分的占比等等。不同的图表应用的情形会有不同,本文会教大家SPSS误差图怎么画,SPSS误差图怎么分析的相关内容。
2025-04-27
SPSS数据清洗怎么操作 SPSS数据清洗异常值是多少
在进行数据统计分析时,往往需要对数据集进行数据清洗,这时候就可以借助SPSS数据统计分析软件。在SPSS中可以通过多种方法对数据集进行清洗,像是多重插补方法、平均值方法、替换法等等。接下来给大家详细讲解有关SPSS数据清洗怎么操作,SPSS数据清洗异常值是多少的相关内容。
2025-04-27
SPSS趋势性检验步骤 SPSS趋势性检验如何分析结果
趋势性检验,是一种检验自变量与因变量的变化之间是否存在线性变化趋势的分析方法。我们可以简单理解为,趋势性检验就是一种研究变化趋势的方法,比如随时间的变化趋势等。这种分析方法在生物学领域应用得比较多,其中还会涉及到生物学阶梯、等级关系等概念。接下来,一起来学习下SPSS趋势性检验步骤以及SPSS趋势性检验如何分析结果的相关内容。
2025-04-27
SPSS分层卡方检验步骤 SPSS分层卡方检验结果解读
分层卡方检验是SPSS中常用的统计分析方法之一,常用来识别分类变量中的混杂因素并控制其影响。通过将数据按混杂因素分层后,分别在每一层内分析分类变量之间的关联性,从而排除混杂变量的干扰。接下来本文将来带大家了解SPSS分层卡方检验步骤,SPSS分层卡方检验结果解读的相关内容。
2025-04-24
SPSS逻辑回归怎么做 SPSS逻辑回归结果怎么看
在实际生活中我们会遇到客户是否产生购买行为、产品是否合格、学生是否通过能力考核这些典型的二分类问题,对于这些问题我们都可以用SPSS中的逻辑回归来轻松解决。今天我们就来分析一下SPSS逻辑回归怎么做,SPSS逻辑回归结果怎么看的相关内容。
2025-04-24
SPSS变量重构是什么 SPSS变量重构怎么做
SPSS作为一款强大的数据统计分析软件,在数据分析和数据统计上有着很多的功能,除了常见的一些数据分析方法外,SPSS还可以对已有数据进行结构重组,这就是SPSS的变量重构功能。接下来给大家详细讲解有关SPSS变量重构是什么,SPSS变量重构怎么做的相关内容。
2025-04-24

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: