ユーザーの電力供給者の株式の価値を測定するには？購入する最後の時間ですか？消費量？または購入？何を最も効果的なマーケティングキャンペーンにより、ユーザーのセグメンテーションモデルは、ユーザーの応答速度を向上させるには？
古いユーザーへのマーケティング活動を行うために2017年4月における店舗の電気の供給、クーポンの必要性、SMS、メール広告の場合。しかし、マーケティングコストは十分なだけ2,000ユーザをサポートします。
だから我々は、最も可能性の高い対応2000人のユーザーであるRFMモデルの選択は、することができます。
RFMプロフィール
RFMは、顧客価値を分析するための方法です。通常、ダイレクトマーケティング、データベースマーケティングのために使用。
RFMの代表を意味
最近購入した - 顧客は最近、何を買いましたの？
購入頻度 - 彼らは再び購入する頻度？
購入価値 - 彼らはどのくらいのお金を費やしますか？
ほとんどの企業は、顧客の購入に関するデータを保持します。必要とされているものは、顧客の氏名、購入日と購入価格を含むテーブルです。
（ - 最後に、顧客が過去数ヶ月にわたり購入したため10）最近= maxの購入
購入頻度= MAX（過去12ヶ月以内に購入の数）
最高の顧客注文値の購入値=
顧客分析セクション
RFMの異なるベンダーからのユーザデータを返します。
テーブル名：userrfm
| ユーザー（ユーザーID） |
最終消費（新しさ）[L1] |
消費頻度（頻度） |
金額（通貨） |
ビジネス（BusIDの） |
| 100001 |
1 |
|||
| 100002 |
1 |
|||
| 100001 |
2 |
カスタム解析部
新規顧客を設定し、古い顧客は、購入頻度のしきい値PQR（Rパラメータセット、他の手段による納期遅れを）繰り返し
テーブル名：周波数
| メンバーシップタイプ |
条件設定（F）[L2] |
メンバーシップ |
メンバーのシェア |
消費量 |
顧客価格 |
ビジネス名（BusIDの） |
| 顧客の関心 |
0 |
120 |
1 |
|||
| 新規のお客様 |
P |
20 |
1 |
|||
| 繰り返します |
Q |
10 |
1 |
|||
| お客様 |
R |
3 |
1 |
|||
| 顧客の関心 |
0 |
120 |
2 |
|||
| 新規のお客様 |
P |
20 |
2 |
|||
| 繰り返します |
Q |
10 |
2 |
|||
| お客様 |
R |
3 |
2 |
また日数各PQR閾値（他の手段によってパラメータr遅い送達）の閾値をひいきに顧客に提供
訪問数（R）の日
ABCDの喪失オフ閾値（パラメータrが遅く、他の手段を通過しました）
テーブル名：新しさ
| メンバーシップタイプ |
条件設定（F）[L3] |
メンバーシップ |
メンバーのシェア |
消費量 |
顧客価格 |
ビジネス名（BusIDの） |
| お客様の販売 |
0〜A |
120 |
1 |
|||
| 顧客の活性相 |
〜B |
20 |
1 |
|||
| お客様の沈黙 |
B〜C |
10 |
1 |
|||
| 睡眠のお客様 |
C〜D |
3 |
1 |
|||
| 顧客の喪失 |
> D |
2 |
1 |
|||
| お客様の販売 |
0〜A |
2 |
||||
| 顧客の活性相 |
〜B |
2 |
||||
| お客様の沈黙 |
B〜C |
2 |
||||
| 睡眠のお客様 |
C〜D |
2 |
||||
| 顧客の喪失 |
> D |
2 |
訪問数（R）の日
ABCDの喪失オフ閾値（パラメータrが遅く、他の手段を通過しました）
テーブル名：新しさ
| メンバーシップタイプ |
条件設定（F）[L4] |
メンバーシップ |
メンバーのシェア |
消費量 |
顧客価格 |
ビジネス名（BusIDの） |
| お客様の販売 |
0〜A |
120 |
1 |
|||
| 顧客の活性相 |
〜B |
20 |
1 |
|||
| お客様の沈黙 |
B〜C |
10 |
1 |
|||
| 睡眠のお客様 |
C〜D |
3 |
1 |
|||
| 顧客の喪失 |
> D |
2 |
1 |
|||
| お客様の販売 |
0〜A |
2 |
||||
| 顧客の活性相 |
〜B |
2 |
||||
| お客様の沈黙 |
B〜C |
2 |
||||
| 睡眠のお客様 |
C〜D |
2 |
||||
| 顧客の喪失 |
> D |
2 |
カスタマー・ユニット（M）
L mlのMH（後期他の手段を通過したRパラメータ）の損失オフ閾値
表名：通貨
| メンバーシップタイプ |
条件設定（F）[L5] |
メンバーシップ |
メンバーのシェア |
消費量 |
顧客価格 |
ビジネス名（BusIDの） |
| 低値のお客様 |
0〜リットル |
120 |
1 |
|||
| 低値のお客様 |
リットル〜ミリリットル |
20 |
1 |
|||
| 中等价值客户 |
ml~m |
10 |
1 |
|||
| 中高价值客户 |
m~h |
3 |
1 |
|||
| 高价值客户 |
>h |
2 |
1 |
|||
| 低价值客户 |
0~l |
2 |
||||
| 中低价值客户 |
l~ml |
2 |
||||
| 中等价值客户 |
ml~m |
2 |
||||
| 中高价值客户 |
m~h |
2 |
||||
| 高价值客户 |
>h |
2 |
模型实现部分(R语言)
连接mysql数据
从数据库中获取数据
原始数据
客户分析部分
自定义分析部分
购买次数
光顾天数
客单价（M）
RFM三维交叉表分析
界面：
1、客户数/占比
2、平均每次购买金额
3、累计购买金额
R值分析（时间跨度[0,1080]
1、F值指标
2、M值指标
3、会员等级指标
F值分析（F值[1,20],(20,+info)）
1、R值指标
2、M值指标
3、会员等级指标
M值分析（M值间隔选择、购买金额（平均每次购买金额、累计消费金额）、20行）
1、R值指标
2、F值指标
3、会员等级指标
通过这些报表全面展示了RFM模型分析的各个维度方向，因此，我们可以将一个客户群体中的关系结构分析的很清楚，并且结合实际业务与针对不同群体推送不同业务。