应用FineBI 进行RFM模型用户分析

最近正在学RFM，想用RFM的用户画像分析，我主要运用了FineBI作为分析工具。

1. RFM原理

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。其中，RFM是三个指标：R代表Recency（最近一次消费），F代表Frequency(消费频率)，M代表消费金额（Monetary）

在RFM中，根据客户不同的得分，大致把客户分为如下几类：

分析RFM：

重要价值客户：他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。提供VIP服务和个性化服务，奖励这些客户，他们可以成为新产品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。

重点发展客户：是您的近期客户，消费金额高，但平均频率不太高，忠诚度不高。提供会员或忠诚度计划或推荐相关产品以实现向上销售并帮助他们成为您的忠实拥护者和高价值客户。

重点保持客户：是指那些经常购买、花费巨大，但最近没有购买的客户。向他们发送个性化的重新激活活动以重新连接，并提供续订和有用的产品以鼓励再次购买

重点挽留客户：是那些曾经光顾，消费金额大，购买频率低，但最近没有光顾的顾客。设计召回策略，通过相关的促销活动或续订带回他们，并进行调查以找出问题所在，避免将其输给竞争对手。