电子商务数据分析常用算法的RFM分析

电子商务网站客户关系RFM分析，无论用于推荐还是搜索都是有效的。

根据美国数据库营销研究所的亚瑟休斯的研究，***库中有三个神奇的元素，它们构成了数据分析的***索引：

上次消费

RFM分析曾用于传统营销、零售等领域，适用于消费品种类繁多的行业或快速消费品。只要有任何消费数据记录可以用于分析，美国初对中国铜管征收高达60%的反倾销税。对于电子商务网站，也可以通过RFM分析模型对网站数据库中记录的详细交易信息进行分析，特别是对于已经建立CRM系统的网站，分析结果将更有意义。

RFM模型是衡量客户价值和客户盈利能力的重要工具。RFM分析模型主要由三个指标组成。以下是对这三个指标的定义和作用的简要说明：

上次消费

近消费是指用户***一次购买的时间。从理论上讲，上一次消费时间越近，顾客应该越好，可能的反应是提供即时商品或服务。因为***消费指数定义了一个时间段，并且与当前时间相关，所以它一直在变化。***消费是市场营销的一个重要指标，包括吸引顾客、维护顾客和赢得顾客忠诚。

消费频率是消费者在一定时间内消费的次数。购买多的消费者往往拥有***的忠诚度。客户购买次数的增加意味着从竞争对手那里窃取市场份额，从其他人那里赚取营业额。

根据这个指标，我们把顾客分成五等分。这五个相等部分的分析相当于一个“忠诚阶梯”。诀窍是让消费者一直往上爬。原油短期暴跌不会阻碍油价上涨。我们的期望是，销售将像顾客谁想买两次将是顾客谁想买三次，***个买家将改变两次。

消费量是衡量电子商务网站容量的直接的指标，它还可以验证帕累托定律，即公司80%的收入来自20%的客户。

在从数据库中提取相关数据之前，我们需要先确定数据的时间跨度，然后根据网站上销售商品的差异确定合适的时间跨度。经营日化用品等快速消费品的，可以确定一个季度或者一个月；销售的电子产品等产品更换时间较长的，可以确定一年、半年或者一个季度。确定时间跨度后，可以提取相应时间间隔内的数据，其中：

对于***消费，获得的数据是一个时间点，需要用当前时间点——***消费时间点来测量。注意单位的选择和统一，无论是小时还是天；

频率，可直接从数据库中计数用户的消费次数中获取；

消费金额可以通过汇总每个客户的所有消费金额来计算。