为什么使用 RFM 分析来对 个人用户进行分析？了解它是什么以及它在客户细分的背景下如何发挥作用并找出最好的方法，请继续阅读我们的 用户资料药丸专栏。
根据购买行为细分用户群对
于成功的营销策略至关重要。对于公司来说，更重要的是找出最佳客户，并通过具体的个性化 忠诚度行动奖励他们。 RFM 分析、 新近度、频率、金额，是一种众所周知的营销技术，可以快速轻松地细分您的客户群，并识别最“有价值”的客户。很多时候，公司更注重寻找新客户而不是留住现有客户，忽视和忘记他们为其业务创造的价值。
RFM 分析用于用户分析：该模型如何工作？
RFM模型基于帕累托模型，根 telegram 数字数据 据该模型， 80％的业务量是由20％的客户产生的。这就是为什么找到最佳客户并留住他们如此重要。根据 RFM 方法，那些最近购买更频繁、在特定时间段内花费更多的客户对促销和沟通更加敏感，接受度也更高，因此也更容易购买。
通过这种方法可以确定 数量较少但更有资
格 联系的用户。这样，就更有可能获得比全员参与同等甚至更大的利润 ，大大降低营销成本。使用 RFM 方法，可以为客户分配一个个人分数，该分数根据三个指标计算得出：
- 新近度： 距离上次购 任何项目经理或团队负责 买已经过去了的时间；根据该模型，最近购买次数较多的客户比最近购买次数较少的用户对促销更敏感。
- 频率： 顾客的购买次数；老顾客比偶尔光顾的顾客更容易接受。
- 金额： 客户在参考期内的总支出；花费较多的人比花费较少的人更容易接受。
一旦确定了不同的 RFM 阈值，就可以根据细分市场规划和配置不同的个性化营销活动。
RFM 矩阵：结论
如果我们深入研究 营销中的分析 ig 号码 是什 RFM 分析：它是什么以及它如何工作 么 ，我们就会发现 RFM 矩阵 是如何将其付诸实践的绝佳工具。通过对自己的客户进行良好的 RFM 分析，您可以改善与最忠实的客户的关系，并优化非个性化营销策略中使用的费用和成本。