会员顾客的价值分析

　　会员的价值体现在持续不断的为企业带来稳定的营收，同时也为企业策略的制定提供数据支持。所以To C的企业通常都会建立自己的会员体系，并且通过精准营销，用最小成本使得用户价值最大化。而精准营销最常用的一种方法就是用户分层，将会员用户分为不同的层次，然后针对不同层次的用户采取不同的运营策略，通过对用户价值的细分，进行差异化的精细运营，从而提升运营效率和用户体验。 什么是RFM模型
　　RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具，通过客户的消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary）三项指标来描述客户的价值状况。
　　最近一次消费时间间隔（R）：上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。 消费频率（F）：购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。 消费金额（M）：消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。
　　把这三个指标按价值从低到高排序，并把这三个指标作为XYZ坐标轴，就可以把空间分为8部分，从而将用户分为下图的8个层次。
　　把这个图里对应的RFM这3个值对应的价值是高还是低，对应到下面这张表里就得到了用户分类的规则，针对不同类别的用户提供差异化的营销策略和服务。
　　RFM模型实现步骤
　　第一步：对数据进行分类汇总，统计每个用户的最近一次消费日期、消费频次和消费金额。
　　第二步：根据每个用户的最近一次消费日期，跟当前系统日期，计算消费时间间隔（天、周、月等）。
　　第三步：确定评分标准，进行对每个用户的RFM指标打分。
　　具体实际业务中，如何定义打分的范围，要根据具体的业务来灵活定，没有统一的标准。
　　第四步：根据每个用户的RFM评分，计算所有用户RFM评分的均值。
　　第五步：判断每个用户的RFM评分是否高于所有用户RFM评分的均值，计算每个用户的RFM重要程度。
　　第六步：根据用户的RFM重要程度，对每个用户进行价值分类。
　　第七步：根据不同类别的用户特征，提供不同的营销策略和服务。
　　一般挽留用户占比32.15%，占比最高，其交易时间间隔长，交易频率低，消费金额低，存在流失风险，可以及时与用户取得联系，明确流失原因或了解用户需求，想办法挽回用户。 一般发展用户占比25.52%，占比排名第二，其交易时间间隔短，但消费频率和消费金额都很低，可以利用推荐系统推荐其平时浏览的同类商品，或与此类客户有相同购买属性人群购买的商品，发送满减优惠券等，避免用户流失。 重要价值客户占比22.93%，其交易时间间隔短，消费频率高，消费金额高，应加强交流与互动，深入了解用户需求，提供个性化服务，增加用户粘性。可以对该类用户提供VIP服务机制，提升用户体验与忠诚度。