RFM-анализ для профилирования пользователей

[phonenumbe]

Модель RFM основана на модели Парето, согласно которой 80% оборота генерируется 20% клиентов . Вот почему так важно выявить лучших клиентов и удержать их.
Согласно методу RFM, те клиенты, которые покупали недавно, чаще и тратили больше за определенный период времени, гораздо более чувствительны и реагируют на рекламные акции и коммуникации, а, следовательно, и на покупки. Благодаря этому методу можно выявить небольшое, но более данные номера whatsapp в австралии квалифицированное количество пользователей, с которыми можно связаться. Таким образом, вероятность получения такой же или большей прибыли выше, чем если бы была задействована вся аудитория , что значительно снижает затраты на маркетинг. При использовании метода RFM клиенту присваивается индивидуальный балл, рассчитываемый на основе трех показателей:

Недавность: время, прошедшее с момента последней покупки; Согласно модели, клиенты, совершившие покупки совсем недавно, более чувствительны к рекламным акциям, чем пользователи, совершившие покупки реже.
Частота: количество покупок, совершенных клиентом; Постоянные клиенты более восприимчивы, чем случайные.
Денежный: общие расходы клиента за отчетный период; те, кто тратит больше, более восприимчивы, чем те, кто тратит мало.