仅仅只是从客户消费金额来分析客户是否流失，有时可能会成为曲解客户的行为。那如何实现对用户的精细化运营，达到最有效的客户召回方式呢？本文详细解析了使用RFM模型和K-mens聚类实现更有效的客户分层，感兴趣的童鞋快来看看吧。 业务背景 不同的客户具有不同的客户价值，采取有效的方法对客户进行分类，发现客户的内在价值变化规律以及分布规律，针对不同的客户制定差别化服务政策，能够帮助企业投入最小的成本获取最大的价值。
在没有对用户进行分类的情
况下，很难实现对用户的精细化运营。考虑到 推特数据 不同的套餐价格不同，而且在促销过程中也会有不同的折扣，如果单纯从客户消费金额来分析客户是否流失有时会曲解客户行为。 因此在对客户的分析过程中，需要根据客户最近一次的购买行为以及客户的购买频率的变化来推测客户的流失可能性，再通过客户的消费金额来判断客户的价值情况，最终指导运营决策，把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以达到最有效的客户召回方式。
而模型较为动态的显示
了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和 和触达策略 多渠道策略 服务提供了依据。同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值甚至是终身价值，通过对RFM三项指标的监控，可以为更多的营销决策提供支持，帮助改善经营状况。 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和手段。比如，月报告中显示上一次购买很近的客户最近一次消费为个月)人数环比增加，则表示该业务是个稳健成长的业务。相反，如上一次购买很近的客户最近一次消费为个月人数环比降低，则表示该业务走向衰落的先兆； 消费频率Freqeny：频度，客户在限定时间内订购订单的次数。消费频次高的客户，往往也是满意度最高的客户； 根据消费频次，可以把客户分成不同层级
观察用户在不同层级的分
布情况，通过运营手段提高消费频次，增加高层 AGB目录 级客户占比； 消费金额Monetry：值度，客户在限定时间内订购订单的总支付金额。 消费金额是衡量客户价值的支柱指标，”帕雷托法则”——公司％的收入来自％的顾客，对有价值的客户进行营销能得到更可观的经验效果； 以客户订购订单的来替代客户使用的主要有以下几点原因： 电信行业的客户每天都下，其最近时间间隔为零，不同的客户区分度很小，客户订购的时间间隔较大，以订购近度替代使用近度，避免了客户使用的近度难于区分的问题。 如果客户在一定时期内使用电信业务的次数数量非常大,则客户的频度也将是一个很大的数量，客户订购的次数相对较少，可以减少统计客户使用次数的工作量。
