APP下载

基于RFM模型的卷烟品牌聚类细分研究

2015-01-21邓基刚郑成德刘景燕黄胜茂王无瑕

关键词:数据挖掘烟草研究

邓基刚+郑成德+刘景燕+黄胜茂+王无瑕

摘要:本文针对当前烟草公司在品牌细分方面工作的不足,借助聚类分析的方法,通过对烟草零售户购买卷烟行为分析的实现对卷烟品牌畅销度的细分,帮助烟草公司实现在售香烟品牌的合理分类,优化客户资源与卷烟货源的配置。

关键词:RFM模型  聚类细分

1 理论基础

RFM模型

RFM模型是由美国著名的数据库营销研究所Arthur Hughes提出的,已经被实践所检验的,对企业客户价值衡量有较好效果的客户数据三要素。RFM是指在客户的一个考察周期内,从最近一次消费至现在的时间间隔(Recency)、购买次数(Frequency)、消费总金额(Monetary)三项指标来描述该客户的价值状况。

①最近一次消费时间至现在的时间间隔(Recency)。该时间间隔越短,则R值越大。根据相关研究者的研究发现,R越大的客户越有可能在最近的一段时间内产生新的消费行为。R越大,企业对该客户的记录的信息资料就越全,反之,随着R的减小,该客户的数据资料会越来越少。研究发现,如果时间间隔超过一年,则该企业50%的客户信息将无效。

②购买次数(Frequency)。客户在该考察周期内,购买该企业产品或服务的次数。购买的次数越多,说明该客户的忠诚度越高,该客户对企业依赖性越大。

③消费总金额(Monetary)。客户在该考察周期内,购买的所有产品或服务的总金额。客户购买的总金额越大,对企业的利润的贡献也就越大。

RFM从三个关键维度描述客户的购买行为,且可以较好的表示客户当前为企业带来的现实价值。……

登录APP查看全文

猜你喜欢

数据挖掘烟草研究
烟草具有辐射性?
FMS与YBT相关性的实证研究
辽代千人邑研究述论
探讨人工智能与数据挖掘发展趋势
视错觉在平面设计中的应用与研究
EMA伺服控制系统研究
基于并行计算的大数据挖掘在电网中的应用
烟草依赖的诊断标准
烟草中茄酮的富集和应用
一种基于Hadoop的大数据挖掘云服务及应用