¿Qué herramientas de minería de datos son más fáciles de utilizar para el análisis RFM de los clientes?
Cómo analizar los atributos básicos de los usuarios a través de datos de pedidos para llevar;
Todos los pedidos de los usuarios tienen orden direcciones. A través de las estadísticas de direcciones de pedidos podemos conocer la distribución de los usuarios en diferentes condiciones, e incluso saber dónde están los usuarios a los que les gusta un determinado plato. Una extracción similar de datos de usuarios también puede realizar análisis más detallados basados en la composición de recompra, el uso multiplataforma, la composición de género, etc. de los usuarios que recompran. Vale la pena señalar que las diferencias entre las plataformas de datos son bastante grandes, lo que favorece el desarrollo de diferentes estrategias de marketing para diferentes plataformas.
Estos atributos básicos de usuario no son suficientes para operaciones refinadas. Porque esta información no puede ayudarlo a resolver las siguientes cuatro preguntas:
1. ¿Quiénes son mis clientes de valor importantes y cuáles son sus características?
2. ¿Quiénes son los clientes con los que necesito mantenerme en contacto y cuáles son sus características?
3. ¿Quiénes son mis clientes de desarrollo importantes y cuáles son sus características?
4. ¿Quiénes son mis clientes importantes y cuáles son sus características?
2. ¿Cómo agrupar usuarios a través del modo RFM para lograr operaciones refinadas?
El modelo RFM es un modelo de análisis de relaciones con los clientes ampliamente utilizado que distingue principalmente a los clientes a través del comportamiento del usuario. RFM es el siguiente:
R = último consumo
F = frecuencia de consumo
M = cantidad de consumo de moneda
Necesita saber más sobre lo anterior Para la definición de los tres indicadores, Baidu subdivide las dimensiones en cinco partes, de modo que se puedan subdividir 5x5x5=125 usuarios, y luego se realiza un marketing preciso según cada tipo de usuario...Obviamente, 125 usuarios están más allá del alcance de cálculo del cerebro de una persona promedio, sin mencionar las estrategias de marketing personalizadas para 125 usuarios. En la práctica, sólo necesitamos darle a cada elemento único una puntuación de dos puntos una vez, por lo que todavía obtenemos ocho grupos de usuarios en tres dimensiones.
Clientes de valor importante (111): el tiempo de consumo reciente es corto, la frecuencia y la cantidad de consumo son altas, ¡debe ser VIP!
Retención de clientes importantes (011): El tiempo de consumo reciente está lejano, pero la frecuencia y cantidad de consumo son muy altas, lo que indica que se trata de un cliente fiel que acaba de llegar y debemos tomar la iniciativa. para mantenerse en contacto con él.
Clientes de desarrollo importantes (101): los usuarios que han gastado mucho dinero recientemente, pero tienen baja frecuencia de uso, baja lealtad y alto potencial deben centrarse en el desarrollo.
Retención de clientes importantes (001): Los usuarios que recientemente han estado mucho tiempo y tienen una frecuencia de consumo baja, pero consumen mucho, pueden ser usuarios que están a punto de perder o ya han perdido, por lo que medidas de retención debe centrarse en.
3. ¿Cómo construir un modelo RFM en BDP Personal Edition para ayudar a los usuarios del grupo?
En este momento, algunos amigos pueden preguntar: Dios mío, no puedo usar BDP para construir un formulario con este modelo tridimensional. Entonces lo que tenemos que hacer es convertir el modelo tridimensional en bidimensional. Recortaremos el dominio R (es decir, lo analizaremos entre los usuarios que han vuelto a comprar en los últimos 30 días) y lo aplanaremos.
La afirmación anterior todavía puede ser demasiado académica, para decirlo simplemente.
El primer paso: Primero selecciona los usuarios que realizaron compras repetidas en el último mes.
Paso 2: Tome el monto de pago promedio de los usuarios que recompraron en el último mes como eje vertical.
Paso 3: Genera una tabla usando como eje horizontal el número de compras por parte de los usuarios recompradores en el último mes.
En el cuarto paso, debes dibujar tú mismo una línea roja en esta tabla.
La línea roja horizontal representa cuánto crees que un invitado promedio debería gastar por comida. El valor que establecí aquí es 25 yuanes y no pagué 25 yuanes por la comida para llevar. Para mí soy un usuario de bajo consumo (bajo M).
La línea roja vertical representa el número de clientes que crees que volverán a comprar. Son tus usuarios más frecuentes. La tasa de rotación de los vendedores de alimentos es muy alta. Un usuario puede pedir más de tres platos en una tienda al mes, lo que para mí es una frecuencia alta.
De esta manera, se estableció la versión personal del modelo RFM de la oficina de desarrollo. ¿Qué utilidad tiene este modelo RFM en la práctica? Por ejemplo
Por ejemplo, cuando la tasa de conversión de mensajes de texto enviados por los usuarios del círculo es inferior al 1%, puedes usar RFM para hacer un análisis y seleccionar solo usuarios con valores R altos ( usuarios que han consumido dinero en las últimas dos semanas y el último mes), la tasa de conversión se puede aumentar del 1% al 10%.
Esto también significa que el precio anterior de 6 yuanes/pedido se reducirá a 0,6 yuanes/pedido.
¿El dueño de la tienda está dispuesto a gastar 600 yuanes para enviar un mensaje a 10.000 usuarios y obtener 100 pedidos, o está dispuesto a gastar 48 yuanes para enviar un mensaje a 800 personas y obtener 80 pedidos? Creo que todos elegirán lo último.
La diferencia en RFM general puede ayudar a los propietarios de tiendas a enviar mensajes diferentes a diferentes usuarios. Si el mensaje comienza con "Cuánto tiempo sin verte" o "Felicitaciones por convertirte en VIP" depende de si es más importante retener clientes o usuarios importantes. Sólo distinguiendo a los usuarios podremos avanzar hacia operaciones refinadas.