|
- 如何通俗易懂的理解和应用RFM分析方法（模型）？ - 知乎
小结：rfm分析方法有什么用？ 通过rfm分析方法可以把用户按价值分为8类。这样就可以对不同用户使用不同的营销策略，进行精细化运营。比如信用卡的会员服务。 3 如何使用rfm分析方法（案例）？
- 如何通俗易懂的理解和应用RFM分析方法（模型）？ - 知乎
RFM模型的精髓在于「以最简维度量化用户价值」，因此，在效果相当时，优先选择「简单+好解释」的计算方式。 其二：RFM重要性。一般而言，Recency > Frequency > Monetary，活跃度往往是消费力的前提条件，因此重要性也会优先一些。 其三：分类数量适中。
- 如何理解和应用RFM分析方法（模型）？ - 知乎
rfm 的优势:应用领域广 互联网的影响以及不同行业的rfm应用示例都可以证明rfm模型在各种交易领域中都有其应用价值。这是因为rfm代表了交易中的三个核心指标，这些指标是很多商家用于理解客户行为、需求和价值的常见指标。
- 如何通俗易懂的理解和应用RFM分析方法（模型）？ - 知乎
今天我来从4下面个问题出发，系统来聊聊rfm分析方法，让你通俗易懂的理解和应用rfm方法： 第1个问题：什么是rfm分析方法？ 第2个问题：rfm分析方法有什么用？ 第3个问题：如何使用rfm分析方法 第4个问题：有哪些注意事项 ？
- 有问题，就会有答案 - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- 有哪些值得推荐的简单易用的RFM模型？ - 知乎
4、rfm 被划分后再运营得到了新的结果，是否可以对比不同时间的 rfm 优质人群占比来看到运营效果呢？ 在传统的 RFM 中，划分是在某一个时刻进行，根本不知道过去，也不顾及将来，因此是相对静止的。
- 8. 4 Python 实战：基于 RFM 模型及 K-Means 算法实现用户分群
8 4 2 RFM 模型实现用户分群 了解了 RFM 模型与 K-Means 算法之后就到了实操环节，此处使用加州大学欧文分校的机器学习数据库的线上零售数据集搭建 RFM 模型实现用户分群，与此同时将用户的 R、F、M 作为特征输入 K-Means 算法中，使用机器学习的方法实现用户分群。
- 史上PowerBI 全动态 RFM 模型2. 2版-完美得无懈可击 - 知乎
RFM模型包括三个度量值文件夹： Core，盛放RFM核心框架业务逻辑，属于不需要改变的部分。 View，盛放视图层的计算逻辑，与业务无关，实现动态染色或建立可视化。 依赖注入，盛放RFM各分量的实际业务计算逻辑。
|
|
|