RFM анализ пример в Excel
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Анализ данных
- RFM анализ пример в Excel
Оглавление
Зачем нужен RFM-анализ
Область применения
Механика RFM-сегментации
Основа — три показателя, названия которых зашифрованы в названии метода:
- Recency (давность, новизна) — как давно клиенты делали последнюю покупку;
- Frequency (частота) — как часто они покупают;
- Monetary (суммарная стоимость покупок; для других действий — ценность взаимодействия) — на какую сумму они покупают. Либо показатель можно привязать к просмотру страниц сайта (длительность или глубина).
Алгоритм RFM-анализа в Excel
1) Представьте данные о клиентской базе в виде таблицы со столбцами:
- Сколько раз клиент заказывал — перетягиваем столбец с ID и значение количества по полю «Сумма». Так мы видим, сколько заказов по каждому ID;
- На какую сумму клиент заказывал — значение суммы по полю «Сумма»;
- Когда клиент в последний раз заказывал — значение максимума по полю «Дата».
Скопируйте данные на новый лист, переименуйте поля в читаемый вид и для удобства поменяйте порядок столбцов (дата — на второе место, так как дальше работать именно с ней):
3) В отдельном столбце рассчитайте, сколько дней прошло с последнего заказа по любой из формул:
- Для сегодняшнего дня:
- Для другой даты (в примере — 01.01.2018):
У нас готов показатель Recency (давность покупки).
Вот результат:
8) Сделайте сводную таблицу на основании этих кодов. Включите в строки RFM, в значения — количество по полю «Клиент»:
Скопируйте на новый лист и переименуйте столбцы:
Технические особенности
Фильтр позволяет увидеть определенную категорию по ценности:
В примере вы видите 7 сегментов с высокой ценностью:
Когда сегменты для дальнейших действий выбраны, можно запускать для них маркетинговые кампании.
Как разрабатывать коммуникации для сегментов
Потерянные
Цены на продукты
Мы подготовили для Вас ориентировочные цены на различные продукты и пакеты программ, чтобы Вы смогли …
Почитать еще
Количественный анализ данных
Количественный анализ данных – одна из тех вещей, которые часто вселяют страх в студентов, когда
Правила эффективного прогнозирования
Интуиция очень важна. С ее помощью было создано большое количество хороших прогнозов. Но нужно всегда
Качественный анализ данных
Перво-наперво – давайте сделаем шаг назад и зададим вопрос: «Что такое качественные данные?» Что ж,
Миграция данных: процесс, типы и золотые правила
В нашей повседневной жизни перемещение информации из одного места в другое – не более чем
Использование сторителлинга в исследованиях
Одно из наиболее оригинальных наблюдений о возможностях Интернета сделал Гэри Кремен (Gary Kremen) еще в
ETL процессы
Если вы знакомы с базами данных, хранилищами данных, концентраторами данных или озерами данных, значит, вы
Что такое анализ PESTLE?
В современном мире перед нами так много примеров успешных организаций. Каждая организация, от небольших стартапов
Искусственный интеллект на финансовых рынках
Существует популярное представление о том, что искусственный интеллект может делать на финансовых рынках, и как
ETL это не только процесс добычи данных
ETL имеет три основных процесса: добыча, преобразовать, загрузить. Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика бизнеса