知网论文检测范文-移动通信业的RFM(购买时间及频率和总购买金额)模型建立

知网论文检测范文-移动通信业的RFM(购买时间及频率和总购买金额)模型建立

RFM模型中三个指标是近度R(Regency)、频度F(Frequency)、值度M(Momentary)[9]。基于传统的RFM模型,本文针对移动电信业务客户的消费模式及特点,对RFM模型中各项指标做了一个特别的界定。近度R是指客户最近一次购买至今的时间间隔,该期间越短,那么R值越大,R越大可能客户再一次购买的几率也比较大;频度F指的是一段时间里购买的次数,F值越大,客户再次购买的可能性越大;值度M指一定时间里购买的金额总量,M值越大,说明客户再次回应企业的服务跟产品的可能性越大。对于现在的消费者,每天移动通信产生消费是常事,每天都会与企业达成新的交易,所以R值多大不合常理,在这同时,移动通信客户在一定时间里使用的业务量非常大,但是产生的消费额却非常的小,这个没有实际的意义。因此,按照传统的RFM模型来对移动通信的消费的客户进行细分是没有什么价值的,所以本文从用户充值缴费的角度出发考虑移动通信充值的RFM模型,该改进模型的特点如表1所示。

表1-a表示传统RFM模型中电信客户消费指标分析

指标 描述 特点
R(近度) 客户最近一次使用业务距离分析点的时间 时间间隔短,近度难于区分
F(频度) 客户一定时间内使用业务的次数 业务次数多,频度次数多
M(值度) 客户一定时间内使用业务的总额 分量数据多,值度不易计算

表1-b表示改进后的RFM模型电信客户交费指标分析

指标 描述 特点
R(近度) 客户最近一次交费距离分析点的时间 时间间隔长,近度容易区分
F(频度) 客户一定时间内交费的次数 业务次数少,频度次数少
M(值度) 客户一定时间内交费的总额 分量数据少,值度容易计算

改进的RFM模型非常有效地避开了客户近度难于区分、频度统计次数过多以及值度比较大等难以处理的问题,用客户最近一次交费距离参考分析点的时间作为近度值,方便区分,以客户在一定时期内的交费次数来衡量频度,减少了因为要统计客户消费次数带来的工作量,客户的交费总金额等于客户的消费额。因此选择交费角度建立的移动业RFM模型是可行性比较高,也方便运用。

  • 知网论文检测范文-移动通信业的RFM(购买时间及频率和总购买金额)模型建立已关闭评论
  • 2,157 views
    A+
发布日期:2017年11月02日  所属分类:论文检测样例