"RFM模型"相關(guān)的文章
不會(huì)用數(shù)據(jù)？8個(gè)模型驅(qū)動(dòng)20%收入增長(zhǎng)

不會(huì)用數(shù)據(jù)？8個(gè)模型驅(qū)動(dòng)20%收入增長(zhǎng)

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)成為關(guān)鍵。本文將深入探討8個(gè)實(shí)用的數(shù)據(jù)模型，包括RFM模型、AARRR模型、漏斗分析等，通過(guò)實(shí)際案例展示這些模型如何助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策和顯著的收入增長(zhǎng)。
一文看懂RFM：模型計(jì)算，分析思路，業(yè)務(wù)價(jià)值

一文看懂RFM：模型計(jì)算，分析思路，業(yè)務(wù)價(jià)值

作為一種經(jīng)典的客戶分析工具，RFM模型能夠幫助企業(yè)從多個(gè)維度評(píng)估客戶價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)客戶分層和個(gè)性化營(yíng)銷。本文將深入探討RFM模型的底層邏輯、計(jì)算方法、分類思路以及在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值，幫助大家更好地理解和運(yùn)用這一模型，提升數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策能力。
基于RFM模型的用戶忠誠(chéng)度分層與精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略研究

基于RFM模型的用戶忠誠(chéng)度分層與精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略研究

在數(shù)字化營(yíng)銷時(shí)代，用戶忠誠(chéng)度管理成為企業(yè)提升復(fù)購(gòu)率與長(zhǎng)期價(jià)值的關(guān)鍵。本文通過(guò)引入RFM模型（Recency, Frequency, Monetary），探討如何基于用戶行為數(shù)據(jù)量化忠誠(chéng)度，并提出分層運(yùn)營(yíng)策略。
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
從元數(shù)據(jù)到行為數(shù)據(jù)：如何通過(guò)CRM和RFM構(gòu)建客戶畫(huà)像

從元數(shù)據(jù)到行為數(shù)據(jù)：如何通過(guò)CRM和RFM構(gòu)建客戶畫(huà)像

本文將結(jié)合CRM管理系統(tǒng)和RFM理論，深入探討如何通過(guò)元數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和態(tài)度數(shù)據(jù)這三個(gè)維度來(lái)構(gòu)建精準(zhǔn)的終端消費(fèi)者客戶畫(huà)像，并為企業(yè)提供更具操作性的建議。
用戶分層運(yùn)營(yíng)怎么做？

用戶分層運(yùn)營(yíng)怎么做？

如何通過(guò)細(xì)化客戶標(biāo)簽和分類管理來(lái)精確匹配客戶需求，從而提高銷售效率和客戶滿意度呢？本文詳細(xì)講述了作者在處理小罐茶項(xiàng)目時(shí)所采用的策略和方法，為讀者提供了一套實(shí)用的解決方案，特別適合正在尋求提高客單價(jià)和客戶忠誠(chéng)度的商家參考。
如何從幾千萬(wàn)上百萬(wàn)的用戶中篩選出高價(jià)值用戶？

如何從幾千萬(wàn)上百萬(wàn)的用戶中篩選出高價(jià)值用戶？

在做產(chǎn)品的用戶管理時(shí)，肯定不能將所有的用戶一并考慮。如何對(duì)這些用戶群進(jìn)行區(qū)分，RFM模型是一個(gè)好辦法。這篇文章，作者從一個(gè)案例出發(fā)，給大家分享了如何用excel進(jìn)行RFM模型分層的操作，供各位參考。