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網站數據分析——電子商務網站RFM分析

選擇字號: 超大 標準 發布時間:2016-4-21 8:14:44 | 作者:Searcheo | 0個評論 | 人瀏覽

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  根據美國數據庫營銷研究所Arthur Hughes的研究,客戶數據庫中有三個神奇的要素,這三個要素構成了數據分析最好的指標: 

  • 最近一次消費(Recency)

  • 消費頻率(Frequency)

  • 消費金額(Monetary)

  RFM分析原多用于傳統營銷、零售業等領域,適用于擁有多種消費品或快速消費品的行業,只要任何有數據記錄的消費都可以被用于分析。那么對于電 子商務網站來說,網站數據庫中記錄的詳細的交易信息,同樣可以運用RFM分析模型進行數據分析,尤其對于那些已經建立起客戶關系管理(CRM)系統的網站 來說,其分析的結果將更具意義。

基本概念解釋

  RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。RFM分析模型主要由三個指標組成,下面對這三個指標的定義和作用做下簡單解釋:

最近一次消費(Recency)

  最近一次消費意指用戶上一次購買的時間,理論上,上一次消費時間越近的顧客應該是比較好的顧客,對提供即時的商品或是服務也最有可能會有反應。 因為最近一次消費指標定義的是一個時間段,并且與當前時間相關,因此是一直在變動的。最近一次消費對營銷來說是一個重要指標,涉及吸引客戶,保持客戶,并 贏得客戶的忠誠度。

消費頻率(Frequency)

  消費頻率是顧客在一定時間段內的消費次數。最常購買的消費者,忠誠度也就最高,增加顧客購買的次數意味著從競爭對手處偷取市場占有率,由別人的手中賺取營業額。

  根據這個指標,我們又把客戶分成五等分,這個五等分分析相當于是一個“忠誠度的階梯”(loyalty ladder),其訣竅在于讓消費者一直順著階梯往上爬,把銷售想像成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客,把一次購買者變成兩次的。

消費金額(Monetary)

  消費金額是對電子商務網站產能的最直接的衡量指標,也可以驗證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80%的收入來自20%的顧客。

數據獲取與分析

  在從數據庫中提取相關數據之前,首先需要確定數據的時間跨度,根據網站銷售的物品的差異,確定合適的時間跨度。如果經營的是快速消費品,如日用 品,可以確定時間跨度為一個季度或者一個月;如果銷售的產品更替的時間相對久些,如電子產品,可以確定時間跨度為一年、半年或者一個季度。在確定時間跨度 之后就可以提取相應時間區間內的數據,其中:

  最近一次消費(Recency),取出來的數據是一個時間點,需要由 當前時間點-最近一次消費時間點 來作為該度量的值,注意單位的選擇和統一,無論以小時、天為單位;

  消費頻率(Frequency),這個指標可以直接在數據庫中COUNT用戶的消費次數得到;

  消費金額(Monetary),可以將每位客戶的所有消費的金額相加(SUM)求得。

  獲取三個指標的數據以后,需要計算每個指標數據的均值,分別以AVG(R)、AVG(F)、AVG(M)來表示,最后通過將每位客戶的三個指標與均值進行比較,可以將客戶細分為8類:

Recency FrequencyMonetary客戶類型
重要價值客戶
重要發展客戶
重要保持客戶
重要挽留客戶
一般價值客戶
一般發展客戶
一般保持客戶
一般挽留客戶

——“↑”表示大于均值,“↓”表示小于均值,多謝nancy的提醒,表中Recency的箭頭應該是倒過來的,下面的圖中也是

結果的展示

  RFM模型包括三個指標,無法用平面坐標圖來展示,所以這里使用三維坐標系進行展示,一種X軸表示Recency,Y軸表示Frequency,Z軸表示Monetary,坐標系的8個象限分別表示8類用戶,根據上表中的分類,可以用如下圖形進行描述:

RFM-model

  RFM分析也存在著一定的缺陷,它只能分析有交易行為的用戶,而對訪問過網站但未消費的用戶由于指標的限制無法進行分析,這樣就無法發現潛在的 客戶。所以在分析電子商務網站的用戶時,由于網站數據的豐富性——不僅擁有交易數據,而且可以收集到用戶的瀏覽訪問數據,可以擴展到更廣闊的角度去觀察用 戶,這方面的定量分析會在之后的網站用戶分析中進行詳細敘述。

  文章來源:網站數據分析 http://webdataanalysis.net/

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