什么使用 RFM 分析进行个人用户分析？继续阅读我们的用户分析药丸
专栏，了解它是什么以及它如何在客户细分的背景下发挥作用，并确定最佳的细分。
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，更重要的是识别最佳客户并通过有针对性的个性化忠诚度行动奖励他们。 RFM 分析（新近度、频率、货币）是一种众所周知的营销技术，可快速轻松地细分客户，并识别最“有价值”的客户。很多时候，公司内部的注意力更多地集中在寻找新客户而不是维护现有客户，从而忽视和忘记了他们为公司创造的价值。
用于用户画像的 RFM 分析：模型如何工作？ 用于用户画
RFM模型基于Pareto模型，根据该 以色列电话号码数据 模型，80%的营业额是由20%的客户产生的。这就是为什么识别最好的客户并留住他们很重要。
根据 RFM 方法，那些最近购买过、频率较高以及在特定时间段内花费较多的客户对促销和沟通更加敏
感和反应 用于用户画
从而对购买更加敏感和反应。通过这种方法，可以识别少量但更合格的用户进行联系。这样，与全体受众参与相比，更有可能获得同等或更高的利润，从而显着降低营销成本。通过 RFM 方法，客户会被分配一个单独的分数，该分数根据三个指标计算：
Recency：自上次购买以来经过的时间；少的用户对促销更敏感。
频率：客户购买的次数
动的规划和配置。营销和销售策略 使用表格来增强在线学习 必须根据其所属的细分市场而有所不同。如果用户位于“最佳用户”集群中，则需要规划和实施忠诚度活动和活动。相反，如果他们是“面临风险的用户”，则必须通过重新参与活动来吸引他们。
RFM 矩阵：结论
如果我们深入研究分 新闻我们 析在营销领域的含义，我们将发现 RFM 矩阵如何成为实现分析的绝佳工具。
通过对客户进行良好的 rfm 分析，您可以改善与最忠实客户的关系，除此之外，您还可以优化非个性化营销策略中使用的费用和成本。
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