大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于rfm模型把客戶分為幾個類型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、RFM模型的分析

• 2、基于RFM分析的客戶細分！讓市場營銷事半功倍！

• 3、數(shù)據(jù)分析方法3—RFM分析模型

• 4、k-means與RFM模型結(jié)合進行用戶群體劃分

一、RFM模型的分析

RFM的含義如下：

1、R（Recency）：客戶最近一次交易時間的間隔。R值越大，表示客戶交易發(fā)生的日期越久，反之則表示客戶交易發(fā)生的日期越近。

2、F（Frequency）：客戶在最近一段時間內(nèi)交易的次數(shù)。F值越大，表示客戶交易越頻繁，反之則表示客戶交易不夠活躍。

3、M（Monetary）：客戶在最近一段時間內(nèi)交易的金額。M值越大，表示客戶價值越高，反之則表示客戶價值越低。

4、RFM分析就是根據(jù)客戶活躍程度和交易金額的貢獻，進行客戶價值細分的一種方法。

rfm分析方法如下：

我們通常采用交易數(shù)據(jù)的格式進行分析。因為交易數(shù)據(jù)可以整理成客戶數(shù)據(jù)，而客戶數(shù)據(jù)無法還原成交易數(shù)據(jù)。即用交易數(shù)據(jù)的字段可以得到客戶數(shù)據(jù)的字段，反之不行。

具體是“交易數(shù)據(jù)”還是“客戶數(shù)據(jù)”根據(jù)數(shù)據(jù)源文件的格式而定。

【變量】：選擇各個變量

【分箱化】：評分的總分是多少

【保存】：生成哪些新的變量，可以自定義名稱。

【輸出】：可以全部勾選，為了能全面的解讀RFM分析結(jié)果。

確定后，生成了四個新的變量

嶄新-得分：最后一次交易的時間間隔得分；

頻率-得分：交易總次數(shù)得分；

消費金額-得分：交易總金額得分；

RFM得分：RFM得分

分析結(jié)果解讀：

該圖主要用來查看每個RFM匯總得分的客戶數(shù)量分布是否均勻。

我們期望均勻的分布，若不均分，則應(yīng)該重新考慮RFM的適用性或嘗試另一種分箱方法（減少分箱數(shù)目或隨機分配綁定值）

“RFM熱圖”是交易金額均值在RS和FS繪制的矩陣圖上的圖形化表示，用顏色深淺表示交易金額均值的大小，顏色越深，表示相應(yīng)矩陣塊內(nèi)的客戶交易金額均值越高。

如本例隨著RS和FS的分值增大，顏色越來越深，說明客戶最近一次交易時間越近、交易次數(shù)越多，其平均交易金額越高。

該圖是最后一次交易時間、交易總次數(shù)、交易總金額之間的散點圖。

通過散點圖可以清晰直觀的看到三個分析指標(biāo)兩兩之間的關(guān)系，便于指標(biāo)相關(guān)性評估。

本例中，交易總次數(shù)和交易總金額存在較為明顯的線性關(guān)系，而最后一次交易時間和另外兩個分析指標(biāo)之間的相關(guān)性較弱。

二、基于RFM分析的客戶細分！讓市場營銷事半功倍！

市場和運營往往絞盡腦汁 做活動、上新品、蹭熱點、做營銷，拓渠道，不斷開發(fā)客戶 、 做回訪維系客戶感情 ，除了少數(shù)運氣好的之外，大部分效果寥寥，這是為何？這年頭做營銷這么難嗎？

聰明的營銷人員知道“ 了解客戶 ”和“ 客戶細分 ”的重要性。營銷人員不僅要著眼于創(chuàng)造更多的訪問量和點擊量（無論是郵件還是站點）以提高客戶獲取，還必須遵循從提高點擊率（CTR）轉(zhuǎn)變?yōu)樘岣弑Ａ?，忠誠度并建立客戶關(guān)系的新范式。與其將整個客戶群作為一個整體進行分析，不如將其劃分為同類群體，了解每個群體的特征，并使他們參與相關(guān)的活動，而不是僅根據(jù)客戶年齡或地理位置進行客戶細分。而 RFM分析是市場營銷人員分析客戶行為的最流行、最簡單、最有效的客戶細分方法之一。

R（Recency）最近一次消費時間 ：表示用戶最近一次消費距離現(xiàn)在的時間（或截止到統(tǒng)計周期）。消費時間越近的客戶價值越大。1年前消費過的用戶肯定沒有1周前消費過的用戶價值大。

F（Frequency）消費頻率： 消費頻率是指用戶在統(tǒng)計周期內(nèi)購買商品的次數(shù)，經(jīng)常購買的用戶也就是熟客，價值肯定比偶爾來一次的客戶價值大。

M（Monetary）消費金額： 消費金額是指用戶在統(tǒng)計周期內(nèi)消費的總金額，體現(xiàn)了消費者為企業(yè)創(chuàng)利的多少，自然是消費越多的用戶價值越大。

簡言之， RFM代表近度，頻率和額度 ，每個值都與某些關(guān)鍵客戶特征相對應(yīng)。這些RFM指標(biāo)是客戶行為的重要指標(biāo)，因為頻率和額度會影響客戶的生命周期價值，新近度會影響保留率，而保留率是忠誠度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

如果是缺乏金錢交易方面的業(yè)務(wù)，例如收視率，讀者人數(shù)等，可以使用" Engagement  "(參與度)代替Monetary。如官網(wǎng)的訪問頻次，微信的交互情況，郵件打開率等。這將導(dǎo)致使用RFE 而不是 RFM。此外，可以根據(jù)指標(biāo)例如跳出率，訪問時長，訪問的頁面數(shù)，每頁所花費的時間等來將Engagement參數(shù)定義為一個綜合值。

• 購買的時間越近，顧客對促銷的反應(yīng)越積極

• 顧客購買的頻率越高，他們就越投入和越滿意

• 消費金額區(qū)分了大筆支出的消費者和低價值的購買者

• 想要提高回購率和留存率，需要時刻警惕R值

RFM分析可幫助營銷人員找到以下問題的答案：

• 誰是您最有價值的客戶？

• 導(dǎo)致客戶流失率增多的是哪些客戶？

• 誰有潛力成為有價值的客戶？

• 你的哪些客戶可以保留?

• 您哪些客戶最有可能對參與度活動做出響應(yīng)？

• 誰是你不需要關(guān)注的無價值客戶？

• 針對哪些客戶制定哪種發(fā)展、保留、挽回策略？

通過RFM分析，可以幫助營銷人員實現(xiàn)客戶細分；衡量客戶價值和客戶利潤創(chuàng)收能力；識別優(yōu)質(zhì)客戶；指定個性化的溝通和營銷服務(wù)；為更多的營銷決策提供有力支持。

那RFM分析應(yīng)如何開始呢？

由于R值、F值、M值存在量級之間的差距，無法直觀的通過加減或平均來衡量用戶價值，這里我們介紹一種評分方式，根據(jù)三組數(shù)據(jù)各個值的特性，采用5分制為各個數(shù)據(jù)賦予一個評分值。

讓我們通過一個客戶交易的樣本數(shù)據(jù)集來演示一個簡單的RFM分析是如何工作的：

為了對此示例進行RFM分析，讓我們看看如何根據(jù)每個RFM屬性分別對客戶進行排名，然后對這些客戶進行評分。假設(shè)我們使用RFM值從1到5對這些客戶進行排序，R值的評分機制是R值越大，評分越小。

如上表所示，我們按“Recency”對客戶進行了排序，最新的購買者排在首位。由于為客戶分配的分數(shù)是1-5，因此前20％的客戶（客戶ID為12、11、1）的“Recency”分數(shù)為5，接下來的20％（客戶ID為15、2、7）的分數(shù)為4 ， 以此類推。

同樣，我們可以根據(jù)客戶購買從高到低的“Frequency”對其進行排序，將前20％的“Frequency”得分分配為5，依此類推。對于“Monetary”因素，對前20％的客戶（消費最多的）分配5分，最低的20％得分為1。這些F和M得分總結(jié)如下：

RFM得分

最后，我們可以將這些客戶的R、F和M排名結(jié)合起來得到一個匯總的RFM得分。 下表中顯示的該RFM得分是各個R，F(xiàn)和M得分的平均值，是通過對每個RFM屬性賦予相等的權(quán)重來獲得的。

這種簡單的將客戶從1-5排序的方法最多會產(chǎn)生125個不同的RFM單元(5x5x5)，范圍從111（最低）到555（最高）。每個RFM單元的大小不同，依據(jù)客戶的關(guān)鍵習(xí)慣，被捕獲為RFM得分以得出客戶細分，營銷人員依據(jù)不同得分的客戶制定相應(yīng)的策略。

顯然，針對不同行業(yè)的企業(yè)如果僅根據(jù)他們的購買或參與行為將每個客戶的R，F(xiàn)和M得分平均以獲得RFM細分市場并不公平。這類平均值只適合于均類數(shù)據(jù)，對于一些不規(guī)則數(shù)據(jù)，平均值會造成很大的誤差， 因此，根據(jù)您的業(yè)務(wù)性質(zhì)，您可以科學(xué)增加或減少每個RFM變量的相對重要性，以得出最終分數(shù)。例如：

1 .耐用消費品行業(yè)

每筆交易的Monetary通常較高，但Frequency和Recency較低。例如，你不能指望客戶每月購買一臺冰箱或空調(diào)。在這種情況下，市場營銷人員應(yīng)該更重視Monetary和Recency方面，而不是Frequency方面。

2 .時裝/化妝品等零售業(yè)務(wù)

每月搜索和購買產(chǎn)品的客戶將有更高的Recency和Frequency得分而不是Monetary得分。因此，可以通過給R和F得分賦予比M更大的權(quán)重來計算RFM得分。

3 .視頻平臺等內(nèi)容apps

追劇狂人相比一般消費者擁有更長的觀看時長。對于這些狂熱者，“參與度”和Frequency可以比Recency給予更多的重視，而對于一般人群，可以對Recency和Frequency給予比Engagement更高的權(quán)重，以得出RFE得分。

此外，企業(yè)需要針對自己的行業(yè)特點靈活變通指標(biāo)的采用。比如在金融行業(yè)，最近一次購買時間可能并不適用，此時可以考慮采用金融產(chǎn)品持有時間來代替R，這樣更能體現(xiàn)用戶與金融企業(yè)建立聯(lián)系時間的長短。

還有一個問題是：如果每個RFM單元都被視為一個細分，那么營銷人員將無法單獨分析所有這125個客戶細分市場。因此，通常采用的RFM模型是將這三個維度指標(biāo)劃分到三維正方體中。

在以上的RFM評分示例中，我們已經(jīng)分別計算R、F、M評分；現(xiàn)在我們進一步分別獲得R、F、M的平均值；然后將各個變量高于平均分的定義為“高”，低于平均分的定義為“低”；根據(jù)三個變量“高”“低”的組合來定義客戶類型；如“高”“高”“高”為高價值客戶。

通常，我們通過三維正方體來可視化RFM分析結(jié)果。這使用戶可以更輕松地理解得分，以提供更易于管理和直觀的細分。

如上面的RFM模型所示，因為有三個變量，所以要使用三維坐標(biāo)系進行展示，X軸表示Recency，Y 軸表示Frequency，Z軸表示Monetary，坐標(biāo)系的8個象限分別表示8類用戶。

現(xiàn)在，讓我們討論如何解釋RFM細分，以了解這些用戶的行為，并提出一些有效的營銷策略。

•  重要價值客戶 是您的最佳客戶，他們是那些最新購買，最常購買，并且花費最多的消費者。提供VIP服務(wù)和個性化服務(wù)，獎勵這些客戶，他們可以成為新產(chǎn)品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。

•  重要發(fā)展客戶 是您的近期客戶，消費金額高，但平均頻率不太高，忠誠度不高。提供會員或忠誠度計劃或推薦相關(guān)產(chǎn)品以實現(xiàn)向上銷售并幫助他們成為您的忠實擁護者和高價值客戶。

•  重要保持客戶 是指那些經(jīng)常購買、花費巨大，但最近沒有購買的客戶。向他們發(fā)送個性化的重新激活活動以重新連接，并提供續(xù)訂和有用的產(chǎn)品以鼓勵再次購買。

•  重要挽回客戶 是那些曾經(jīng)光顧，消費金額大，購買頻率低，但最近沒有光顧的顧客。設(shè)計召回策略，通過相關(guān)的促銷活動或續(xù)訂帶回他們，并進行調(diào)查以找出問題所在，避免將其輸給競爭對手。

• 一般價值客戶 是那些最近購買，消費頻次高但消費金額低的客戶，需要努力提高其客單價，提供產(chǎn)品優(yōu)惠以吸引他們。

•  一般發(fā)展客戶 是那些最近購買，但消費金額和頻次都不高的客戶。可提供免費試用以提高客戶興趣，提高其對品牌的滿意度。

•  一般保持客戶 是指很久未購買，消費頻次雖高但金額不高的客戶?？梢蕴峁┓e分制，各種優(yōu)惠和打折服務(wù)，改變宣傳方向和策略與他們重新聯(lián)系，而采用公平對待方式是最佳。

•  一般挽留客戶 是指RFM值都很低的客戶。針對這類客戶可以對其減少營銷和服務(wù)預(yù)算或直接放棄。

此外：

• 目前的RFM分析中，一般給與M值更高的權(quán)重；

• 如果您的公司中一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶占據(jù)多數(shù)，說明公司的用戶結(jié)構(gòu)不是很合理，需要盡快采取措施進行優(yōu)化。

RFM是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶細分技術(shù)，可幫助營銷人員做出更明智的戰(zhàn)略性決策。使?fàn)I銷人員能夠快速識別用戶并將其細分為同類群體，并針對他們制定差異化和個性化的營銷策略。這反過來又提高了用戶的參與度和留存率。

通常，數(shù)據(jù)分析師會借助CRM系統(tǒng)或者BI工具來實現(xiàn)RFM分析。

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三、數(shù)據(jù)分析方法3—RFM分析模型

        對于一個新上線產(chǎn)品的前期運營，我們一般的做法都是做活動、上新品、蹭熱點、做營銷、不斷地去拓展新的客戶。但是這種做法收效卻不容樂觀，真正獲取的用戶沒有幾個，最終都便宜了羊毛黨。其實客戶在不同階段的需求是不一樣的，有的客戶圖便宜，有的客戶看新品，有的客戶重服務(wù)。所以我們想要運營好一個產(chǎn)品，就需要對客戶精細化運營。

     精細化運營最經(jīng)典的用戶分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用戶價值和用戶創(chuàng)新能力的經(jīng)典工具，主要是由用戶最近一次購買時間、消費頻次、消費金額組成。

        RFM模型是衡量客戶價值和客戶潛在價值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消費），F(xiàn)requency（消費頻率），Monetary（消費金額）組合而成，此模型對于運營、銷售、財務(wù)、市場來說都比較重要。

R值（Recency）： 最近一次消費

        表示用戶最近一次消費距離現(xiàn)在的時間，消費時間越近的客戶價值越大，1年前消費過的用戶肯定沒有1月前消費過的用戶價值大，是衡量用戶價值的一個指標(biāo)。

        基于R值的大小，可以看出上表中的客戶2是最有價值的，客戶3是最沒有價值的，但是如果就此說明客戶2是最有價值，而客戶3是沒有價值的是不成立的，對于客戶價值我們不能僅看R值，還需要考慮F值和M值。這里我們只舉出4個客戶為例，但在真實的客戶場景中，我們可以把客戶按照周、月、季、年等維度的占比詳細來觀察出R的趨勢變化。

F值（Frequency）： 消費頻率

        消費頻率是指用戶在統(tǒng)計周期內(nèi)購買商品的次數(shù)，經(jīng)常購買的用戶也就是熟客，其價值比偶爾來一次的客戶價值大

        基于F值的大小，可以看出客戶4的價值最大，客戶1的價值最小，但是如果考慮R值和M值就不能這樣認為。其實客戶對于產(chǎn)品的復(fù)購的核心因素是類目。有的類目產(chǎn)品復(fù)購率高（食品類）主要是食品屬于易耗品，消耗周期短，購買的頻率高，相對容易產(chǎn)生重復(fù)性購買。而有的類目產(chǎn)品復(fù)購率低（家電類），消耗周期長，購買頻次低。建議在對F值進行統(tǒng)計時對于不同的類目要有相應(yīng)的統(tǒng)計周期。

M值（Monetary）： 消費金額

消費金額是指用戶在統(tǒng)計周期內(nèi)消費的總金額，體現(xiàn)了消費者對于企業(yè)的價值。

        基于M值的大小，可以看出客戶4的價值最高，客戶1的價值最低，M值同上面的R值、F值類似，單一的值并不能說明客戶的好壞，三者結(jié)合才能更好地精細化用戶，對購買產(chǎn)品的用戶合理的分隔，采用不同的機制去運營。

RFM模型的主觀細分

        根據(jù)RFM模型值得大小對客戶進行細分，如下表所示，將客戶分為了8部分去運營，對于不同的細分人群采取不同的運營策略，在實際的應(yīng)用場景中，店鋪可以根據(jù)自己店鋪的實際情況來細分人群，購買人群多的就分多個人群，購買人群少的就少分幾個人群，具體的情況根據(jù)店鋪來定。

RFM模型的量化細分

        上面的模型細分主要是根據(jù)RFM值的大小進行模糊的細分，而如果想要更細地對人群進行劃分，就需要對RFM進行量化處理，一般采用的方式有

1、根據(jù)經(jīng)驗定義權(quán)重

RFM值=a*R值+b*F值+c*M值

對于其中的權(quán)重a,b,c則需要經(jīng)驗豐富的業(yè)務(wù)人員來判斷

2、歸一化處理

將RFM的值進行歸一化處理，公式為

RFM值=R1值+F1值+M1值

上面的R1,F1,M1都是歸一化處理過后的值

3、AHP層次分析得出權(quán)重值

RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值

a1,a2,a3的值是AHP層次分析得出的權(quán)向量值

具體參考鏈接

最終按照得出值的大小進行人群細分，得出不同的人群

四、k-means與RFM模型結(jié)合進行用戶群體劃分

在CRM系統(tǒng)中經(jīng)常要對用戶進行劃分，以標(biāo)記不同的標(biāo)簽，進行個性化的營銷觸達動作。通常的用戶群體劃分會使用用戶的一些屬性信息，例如年齡，職業(yè)，性別等。但是這些屬性基本上都是用戶本身的特征屬性，并不是和品牌關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的屬性信息。另外一種常用的用戶模型，就是 RFM模型 ，是以用戶的實際購買行為數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，進行用戶群體的劃分的，在實踐中更加具有實際價值。

RFM模型由三個指標(biāo)組成，分別為：

最近一次消費 (Recency)

消費頻率 (Frequency)

消費金額 (Monetary)

可以看到這三個屬性都是通過用戶的購買行為計算得出的，這些指標(biāo)基本上代表了用戶是否活躍，購買能力，忠誠度等信息。

而我們的目標(biāo)是通過對每個用戶的RFM屬性進行計算，將用戶群體劃分為不同的種類進行區(qū)分，以便我們進行分析和精準(zhǔn)營銷。例如我們可以分析出高價值用戶，重點發(fā)展用戶，流失用戶等群體進行針對性營銷動作。

本文將使用Python的一些工具包，對用戶數(shù)據(jù)集進行分析處理，例如建立RFM模型，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以及使用k-means聚類算法將用戶群體進行劃分。需要讀者具有一些基礎(chǔ)的Python和數(shù)據(jù)統(tǒng)計知識。

首先我們通過一些訂單數(shù)據(jù)分析得到一部分用戶的樣本數(shù)據(jù)來：

這里包括了用戶的id，總購買筆數(shù)，總購買金額以及最后一筆訂單時間的信息。我們將文件加載進來，截取一部分后對字段類型進行處理：

為了將其轉(zhuǎn)化為我們要使用的RFM屬性，我們需要對last_order_date進行處理，轉(zhuǎn)換為最后一次訂單時間到目前的天數(shù)。這樣我們就獲得了RFM的基本屬性，分別為last_order_day_from_now(R), total_order_count(F), total_order_price(M)。處理完成后對數(shù)據(jù)進行可視化觀察數(shù)據(jù)分布：

其散點圖為：

我們會發(fā)現(xiàn)實際上的數(shù)據(jù)大部分都聚集在了一起，并且有一些非常離散的極端值數(shù)據(jù)，這對我們后續(xù)進行數(shù)據(jù)聚類會產(chǎn)生不利影響，所以我們使用log函數(shù)對數(shù)據(jù)進行處理，讓其分布的更加均勻：

可以看到現(xiàn)在數(shù)據(jù)分布的已經(jīng)比較均勻了，這為我們進行聚類打下一個比較好的基礎(chǔ)。但同時我們也會發(fā)現(xiàn)RFM這三個屬性的單位卻并不相同，分別是天數(shù)，交易筆數(shù)和交易金額。這就造成了其數(shù)值差別巨大。而聚類算法一般都是使用不同向量間的距離進行計算劃分的，屬性單位不同造成的數(shù)值差異過大會造成計算距離時的權(quán)重分布不均衡，也并不能反映實際情況，所以我們還要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這里我們使用z-score對RFM屬性進行加工運算。

z-score是一種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的計算方法，其公式為：

z = (x – μ) / σ

μ代表x所屬數(shù)據(jù)組的平均值，σ代表x所屬數(shù)據(jù)組的方差。所以通過z-score計算，我們將絕對值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個數(shù)據(jù)在所屬數(shù)據(jù)組中的位置（得分），這樣不同單位和類型間的數(shù)據(jù)使用z-score做相互的比較也就有了一定的意義。

這時候會看到數(shù)據(jù)不但分布較為均勻，而且不同維度間的數(shù)值差異也很小了，這樣我們可以把三種不同單位的屬性一起進行處理。

當(dāng)我們建立好RFM的數(shù)據(jù)模型之后，期望通過不同的RFM值，對用戶進行區(qū)分以進行精準(zhǔn)化營銷。當(dāng)然我們可以通過對RFM這三組數(shù)值的平均值或者中位數(shù)和每個用戶進行比較，以建立起一個數(shù)據(jù)立方，進行群體劃分。但另外一方面，一般來說用戶群體會大致符合28原則，80%左右的收入是由20%左右的客戶所貢獻的，所以根據(jù)平均值或者中位數(shù)進行群體劃分也并不能總是科學(xué)的反應(yīng)出不同的用戶群體來，所以我們也可以基于數(shù)據(jù)本身的特性，使用聚類算法進行處理，以便讓數(shù)據(jù)更加“自然”的區(qū)分。

這里我們選用非常常用的k-means算法進行聚類計算，k-means聚類的原理并不復(fù)雜，首先隨機的或者通過更高效的方式（例如k-means++）選取k個點，然后不斷迭代的計算，修正這k個點的坐標(biāo)，目的是讓集合中的每個點的距離（有很多種距離算法，比較常用的是歐氏距離）都和k個點里的其中一個盡量的近，而和其他的盡量的遠。這樣數(shù)據(jù)集合就能根據(jù)自身的分布規(guī)律，自然的區(qū)分出不同的類別來。

這里我們將k值設(shè)定為3，也就是將數(shù)據(jù)劃分為三個部分，通過使用我們處理后的RFM屬性進行計算，最終我們得到：

可以看到不同的顏色代表不同的用戶類別，可以簡單的認為標(biāo)記為0的是流失用戶，1是重點發(fā)展用戶，2是高價值用戶。這樣我們就可以對不同的群體使用適合的營銷策略了，同時當(dāng)有新的用戶加入后，我們也可以使用得到的k-means模型對其進行預(yù)測劃分。

在使用這種方式做實際的數(shù)據(jù)處理時，可能因為數(shù)據(jù)分布的原因?qū)е聟^(qū)分度并不是特別好，因為根據(jù)銷售數(shù)據(jù)進行用戶區(qū)分，并不是總能發(fā)現(xiàn)比較明顯的區(qū)分“界限”，也就是不同群體間的邊界其實是非常模糊和混雜的（從上面的最終分析圖也可以看出這樣的情況），所以從這個角度講，單純通過RFM模型和聚類進行用戶群體劃分也是有它的局限性的。

以上就是關(guān)于rfm模型把客戶分為幾個類型相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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