미국 연구소 아서 휴즈 데이터베이스 마케팅 조사, 고객 데이터베이스에 따르면, 마법의 세 요소가 있는데,이 세 요소는 데이터 분석의 가장 좋은 지표를 구성 :

• 최근 소비 (최근 방문일)
• 소비 주파수 (주파수)
• 소비 금액 (통화)

원래 전통적인 마케팅, 소매 및 기타 분야에 사용되는 RFM 분석, 소비 제품의 다양한되었거나 빠르게 움직이는 소비재 산업에 대한, 한 모든 고객 데이터 레코드는 분석을 위해 사용할 수 있습니다. 그렇다면 전자 상거래 웹 사이트, 웹 사이트의 데이터베이스가 상세한 거래 정보를 기록, RFM 분석 모델은 또한 특히 고객 관계 관리 (CRM) 시스템 웹 사이트, 결과의 분석을 설립 사람들을 위해, 데이터 분석을 위해 적용할 수 있습니다 보다 의미있는 것입니다.

기본 개념을 설명

RFM 모델은 중요한 도구 및 수단입니다 고객 가치 및 고객 수익성을 측정하기위한 한 방법입니다. 주로 세 지표,이 세 가지 지표 아래의 정의와 간단한 설명을하는 역할로 구성된 RFM 분석 모델 :

최근 소비 (최근 방문일)

소비는 사용자가 마지막으로 구매가 이론에 마지막 지출 가까운 고객에게 더 많은 시간이 제공되는 제품이나 서비스에 대한 좋은 고객되어야에도 반응을 가능성이 가장 높은 마지막 시간을 의미합니다. 최근 소비 지표의 정의는 기간이며, 현재 시간 - 의존과 함께 항상 변화이기 때문에. 최근 소비가 마케팅의 중요한 지표 것은 고객을 유치 관련, 고객 유지, 고객 충성도를 이겼어.

소비 주파수 (주파수)

소비의 주파수 소비의 특정 기간에 고객 번호입니다. 수익을 얻을 수 있도록 경쟁과 다른 사람의 손에서 시장 점유율을 훔치기 위해 수단을 구입하는 것도 자주 구입 고객 충성도 고객의 수가 가장 높은 증가.

이 지수에 따르면, 우리가 또 5 동등 일부 고객 나누어 quintile 분석 "충성도 사다리"(충성도 사다리)와 동일합니다, 그 트릭은 소비자들이 사다리를 타고 올라가야만 할 수있다는 데 있습니다, 판매는 생각 에 세 번, 두 시간 구매자 구매 고객을 구매로 두 고객을 추진하는 것입니다.

소비 금액 (통화)

소비가 전자 상거래 사이트 제작의 가장 직접적인 측정의 양을이다, 당신은 "파레토 법칙"을 (파레토의 법칙) 확인할 수 있습니다 - 매출의 80 %가 고객의 20 %에서 비롯됩니다.

데이터 수집 및 분석

하기 전에 데이터베이스에서 추출 관련 데이터, 먼저 다른 품목을 판매하는 웹사이트에 따르면, 데이터의 기간을 결정하기 위해 필요 적절한 기간을 결정합니다. 사업이 빠른 등의 일용품 등 소비재를 이동하는 경우, 당신은 분기 기간이나 한 달에을 확인할 수 있으며, 제품 회전율 시간의 판매는 전자 제품 등 일부는, 당신이 시간 일년의 기간, 6 개월 분기 확인할 수 비교적 긴 경우. 당신이 해당 시간 간격 내에 데이터를 추출할 수있는 후에 기간을 결정하는 :

데이터를 밖으로 찍은 최근 소비 (최근 방문일)가 시점이고, 시간에 현재 포인트가 필요 해요 - 가장 최근에 가치의 측정으로 시간을 보내는 관계없이 각각 시간, 일,의 단위 및 통일의 선택에주의;

소비 주파수 (주파수)이 표시가 얻을 소비자 사용자의 수를 계산 직접 데이터베이스에있을 수있다;

소비 (통화)의 금액은 각 고객이 얻은 모든 소비 (SUM)의 합계의 양을 수 있습니다.

각각의 데이터, 각 지표에 대한 의미 데이터를 계산하기 위해 필요의 세 지표 들어, AVG는 (R), AVG는 (F), 평균 (M) 평균에 비해 각 고객의 마지막 세 지표로 표현 고객은 8 범주로 세분 수 있습니다

- "↑"에 관한보다 큰 의미, "↓"더 적은 평균보다 의미, 호모 알림, 감사 테이블 최근 방문일 화살표는 반대로, 다음과 같은 다이어그램은되어야

결과보기

RFM 모델 세 지표로 구성되어, 여기에 사용되는 입체 좌표 시스템이 표시, 그래서 비행기 그래프가 게재 수없는 좌표, X - 축은 최근 방문일를 나타내고, Y 축 주파수, Z - 축 통화는, 8, 각각 8 quadrants의 좌표 사용자 클래스는 테이블의 분류에 따라, 당신은 다음과 그래픽 설명을 사용할 수 있습니다 :

몇 가지 결함이있다 RFM 분석, 그것은 단지 거래의 사용자를 분석할 수 있지만 소비 제한 지표를 분석할 수 없어으로 방문한 웹 사이트의 사용자에 따라서 잠재 고객을 찾을 수 없습니다. 따라서, 전자 상거래 웹사이트 사용자의 분석, 데이터의 풍요로움이 사이트가 있기 때문에 - 단, 거래 데이터가하고, 데이터를 액세스할 수있는 사용자의 브라우저를 수집할 수 있습니다 사용자를 관찰하기 위해 광범위한 관점으로 확장될 수 있습니다,이 정량 분석​​됩니다 사용자의 상세한 분석을 위해 다음의 웹사이트에.

개념 부분에서 나온 탱크 MBA Baike 생각

>> 본 논문에서는 별로 NC - SA 계약, 소스를 표시하시기 바랍니다 : 웹사이트 데이터 분석 >> "전자 상거래 웹사이트 RFM 분석"

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