图片来自《Python 数据分析与挖掘实战》
非原创，ChatGPT 问答生成
在客户分群（Customer Segmentation）或市场分析中，通常使用RFM模型来对客户进行分类和分析。RFM模型是一种基于客户行为的分析方法，主要依据三个方面来描述和衡量客户：
- R（Recency）：最近购买时间
- R 表示客户最近一次购买产品或服务的时间。这个指标反映了客户的活跃度，通常是指距离上一次购买的时间间隔越短，客户越有可能再次购买。
- F（Frequency）：购买频率
- F 表示客户在一定时间内购买产品或服务的次数。这个指标反映了客户的忠诚度和购买行为的稳定性，频率越高表示客户越活跃。
- M（Monetary）：购买金额
- M 表示客户在一定时间内购买产品或服务的总金额。这个指标反映了客户的消费能力和对产品或服务的付费意愿，金额越高表示客户的付费能力越强。
RFM模型的应用
RFM模型通过对R、F、M三个维度的分析，可以将客户分为不同的群体，如：
- 高价值客户：R低、F高、M高，表示最近购买且频率高、消费金额大的客户，通常是重要的营收贡献者。
- 一般客户：R、F、M各方面都在中等水平的客户，对于市场营销需要进一步激励和维护。
- 流失客户：R高、F低、M低，表示购买不频繁且金额较低的客户，可能已经流失或处于流失边缘。
RFM模型的目标是根据客户的行为数据，实现更精确的客户分群，以便进行有针对性的市场营销策略和客户关系管理。