Tableau中构建RFM模型分析用户行为

"本资源主要介绍了如何在Tableau中实现RFM模型，通过分析客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）来对客户进行分类，从而进行客户价值评估。提供的参考资料包括一个B站视频链接和一篇CSDN博客文章，以及具体的Tableau操作步骤。" RFM模型是一种数据分析方法，常用于客户关系管理，尤其在市场营销和客户价值分析中。模型中的三个关键指标解释如下： 1. R（Recency） - 活跃度：衡量客户最近一次交易或购买行为距离当前时间的长短，通常以天数表示。在Tableau中，通过计算每个客户最新订单日期与截止日期之间的天数来确定。 2. F（Frequency） - 粘性：表示客户在特定时间段内购买的次数，反映了客户的购买频率。在Tableau中，使用固定客户ID的计数函数计算订单数量。 3. M（Monetary） - 贡献度：客户在最近一段时间内的总消费金额，体现了客户的消费能力。在Tableau中，通过固定客户ID求和订单金额来得到。 为了标准化R、F、M的值，我们可以计算它们的中位数作为标准值，以便进行比较和分层。然后，根据这些标准值，我们可以定义R、F、M值的高低，例如，如果R值大于其标准值，则认为R值较高，反之则较低。 在Tableau中，RFM分析可以创建如下的可视化： - RF分析：R和F的原始值分别作为横轴和纵轴，可以观察客户在最近240天内的购买行为分布，稳定的客户群体会集中在某个区域内。 - FM分析：将F作为列，M作为行，添加趋势线，分析客户的平均订单金额（客单价），并尝试设置趋势线截距为0来更好地理解趋势。 - RFM分析：结合R和M的值，调整颜色表示M，气泡大小表示R，这样可以直观地看到不同客户群体的活跃度和贡献度组合。 最后，基于RFM值，我们可以创建一个分层模型，将客户分为不同的群体，例如“重要客户”、“潜在流失客户”等。具体的分层公式可能因业务需求而异，但通常会将R、F、M的高低进行等级划分，然后组合这些等级以生成最终的RFM象限。 通过Tableau的RFM分析，企业能够识别出最有价值的客户、潜在的高价值客户以及可能需要关注的低活跃度或低贡献度客户，从而制定更有效的营销策略和客户保留计划。