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案例分析:基于RFM的客户价值分析模型

时间:2019-08-23 20:40:00来源:运营推广作者:seo实验室小编阅读:86次「手机版」
 

客户价值

一、背景与目标

1.1 背景

在面向客户制定运营策略、营销策略时,我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略,实现精准化运营,以期获取最大的转化率。精准化运营的前提是客户关系管理,而客户关系管理的核心是客户分类。

通过客户分类,对客户群体进行细分,区别出低价值客户、高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,实现效益最大化。

在客户分类中,RFM模型是一个经典的分类模型,模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体,从而分析不同群体的客户价值

在某些商业形态中,客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中,以上三项指标可以相应地变为下图中的三项:最近一次登录、登录频率、在线时长。

1.2 目标

本实例借助某航空公司客户数据,探讨如何利用KMeans算法对客户群体进行细分,以及细分后如何利用RFM模型对客户价值进行分析,并识别出高价值客户。

在本实例中,主要希望实现以下三个目标:

借助航空公司客户数据,对客户进行群体分类

对不同的客户群体进行特征分析,比较各细分群体的客户价值

对不同价值的客户制定相应的运营策略

二、分析过程

2.1 分析思路

本实例的数据包含了2012年4月1日至2014年3月31日期间的客户数据,共有6万余条记录。分析中需要用到KMeans算法,且需要将数据分析的结果可视化,便于后期的结论分析,于是采用以下两种工具进行分析:

jupyter notebook(Python 3.6 )

excel 2016

同时数据的属性定义见下表所示,可见维度非常丰富。

考虑到商用航空行业与一般商业形态的不同,决定在RFM模型的基础上,增加2个指标用于客户分群与价值分析,得到航空行业的LRFMC模型:

L:客户关系长度。客户加入会员的日期至观测窗口结束日期的间隔。(单位:天)

R:最近一次乘机时间。最近一次乘机日期至观测窗口结束日期的间隔。(单位:天)

F:乘机频率。客户在观测窗口期内乘坐飞机的次数。(单位:次)

M:飞行总里程。客户在观测窗口期内的飞行总里程。(单位:公里)

C:平均折扣率。客户在观测窗口期内的平均折扣率。(单位:无)

首先对原始数据进行探索,清洗异常记录,再根据上述公式将原始数据表变换得到LRFMC模型建模需要的新数据表,接着对新数据表的数据进行属性规约、数据变换、Python建模、结果分析,便能得到最终的结果。

总体思路与流程见下图:

由于本实例中的数据已经得到,便不需要在业务系统中抽取数据,直接开始对数据进行预处理即可。

2.2 数据预处理

2.2.1 数据探索

经过初步的数据探索,发现数据有几点特征:

共62988条记录

部分维度存在缺失值,WORK_CITY缺失2269条,SUM_YR_1缺失551条,SUM_YR_2缺失138条

2.2.2 数据清洗

此处主要清洗两类异常数据:

缺失值:票价为null的数据(注意不是票价为零)

异常值:票价为0、平均折扣率不为0、总飞行公里数大于0的数据(折扣不为0,仍有飞行里程,说明客户必然是花钱买票飞行的,如果此时票价也为0,说明是错误数据)

共清洗944条异常数据,得到62044条有效记录。

2.2.3 属性规约

根据LRFMC模型,选取与模型强相关的6个属性:LOAD_TIME、FFP_DATE、LAST_TO_END、LIGHT_COUNT、SEG_KM_SUM、avg_discount。删除其他冗余的、弱相关的属性,得到属性选择后的数据集。

2.2.4 数据变换

构建包含L、R、F、M、C五项指标的新数据表,并对应属性定义表,得到LRFMC模型中五项指标的计算公式:

L = LOAD_TIME – FFP_DATE. (观测窗口结束日期 – 入会日期)

R = LAST_TO_END. (最后一次乘机时间至观测窗口结束时长)

F = FLIGHT_COUNT. (观测窗口内的飞行次数)

M = SEG_KM_SUM. (观测窗口的总飞行公里数)

C = AVG_DISCOUNT. (平均折扣率)

利用2.2.3中的数据表计算得到变换后的数据表:

结果如下图所示:

从表中可以发现:每个指标的数据取值范围分布较广,为提高后续聚类分析的准确性,还需要将L、R、F、M、C五类数据进行标准化处理。标准化方法有极大极小标准化、标准差标准化等方法,此处采用标准差标准化的方法对数据进行处理。

结果如下图所示:

标准差标准化后,得到包含ZL、ZR、ZF、ZM、ZC五项指标的数据集。

2.3 数据建模

客户价值分析模型构建主要分为两个部分:

利用K-Means算法对客户进行聚类分析,得到细分的客户群

对细分的客户群进行特征分析,得到客户价值分析模型

2.3.1 聚类分析

采用K-Means聚类算法对客户数据进行分群,共分为5类:

得到结果后,将结果转化为DataFrame对象:

以及对62044位客户贴上群体标签,记为1、2、3、4、5五类,并输出带有标签的Excel文件。结果如下图所示:

2.3.2 特征分析

对2.3.2中的聚类结果进行特征分析,如下图所示:

分析:

群体1的C属性上最大

群体2的M、F属性属性最大,R属性最小

群体3的L、C属性最小

群体4的R属性最大,F、M属性最小

群体5的L属性最大

其中每项指标的实际业务意义为:

L:加入会员的时长。越大代表会员资历越久

R:最近一次乘机时间。越大代表越久没乘机

F:乘机次数。越大代表乘机次数越多

M:飞行总里程。越大代表总里程越多

C:平均折扣率。越大代表折扣越弱,0表示0折免费机票,10代表无折机票

对应实际业务对聚类结果进行分值离散转化,对应1-5分,其中属性值越大,分数越高:

同时针对业务需要,及参考RFM模型对客户类别的分类,定义五个等级的客户类别:

(1)重要保持客户

平均折扣率高(C↑),最近有乘机记录(R↓),乘机次数高(F↑)或里程高(M↑)

这类客户机票票价高,不在意机票折扣,经常乘机,是最理想的客户类型

公司应优先将资源投放到他们身上,维持这类客户的忠诚度

(2)重要发展客户

平均折扣率高(C↑),最近有乘机记录(R↓),乘机次数高(F↓)或里程高(M↓)

这类客户机票票价高,不在意机票折扣,最近有乘机记录,但总里程低,具有很大的发展潜力

公司应加强这类客户的满意度,使他们逐渐成为忠诚客户

(3)重要挽留客户

平均折扣率高(C↑),乘机次数高(F↑)或里程高(M↑),最近无乘机记录(R↑)

这类客户总里程高,但较长时间没有乘机,可能处于流失状态

公司应加强与这类客户的互动,召回用户,延长客户的生命周期

(4)一般客户

平均折扣率低(C↓),最近无乘机记录(R↑),乘机次数高(F↓)或里程高(M↓),入会时间短(L↓)

这类客户机票票价低,经常买折扣机票,最近无乘机记录,可能是趁着折扣而选择购买,对品牌无忠诚度

公司需要在资源支持的情况下强化对这类客户的联系

(5)低价值客户

平均折扣率低(C ↓ ),最近无乘机记录(R ↑ ),乘机次数高(F ↓ )或里程高(M ↓ ),入会时间短(L ↓ )

这类客户与一般客户类似,机票票价低,经常买折扣机票,最近无乘机记录,可能是趁着折扣而选择购买,对品牌无忠诚度

根据聚类结果,对应上述五类客户类型,进行匹配,得到客户群体的价值排名

在数据与处理时,我们已经将62044位用户与客户群体一一对应,现在每类客户群体也对应了客户价值,至此得到了62044位客户的价值分类结果,建模完成。

三、分析结果

根据建模结果,发现该公司的五类不同价值的客户数量分布如图所示:

分析:

重要保持客户、重要发展客户占比15.3%,不足两成,整体较少

一般客户、低价值客户占比59.3%,接近六成,整体偏多

重要挽留客户占比25.4%,接近四分之一,整体发挥空间

按照20/80法则:一般而言企业的80%收入由头部20%的用户贡献。从上图中也能发现:忠诚的重要保留客户、中发展客户必然贡献了企业收入的绝大部分,企业也需要投入资源服务好这部分客户。

同时,重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户这三类客户其实也对应着客户生命周期中的发展期、稳定器、衰退期三个时期。从客户生命周期的角度讲,也应重点投入资源召回衰退期的客户。

一般而言,数据分析最终的目的是针对分析结果提出并开展一系列的运营/营销策略,以期帮助企业发展。在本实例中,运营策略有三个方向:

提高活跃度提高一般客户、低价值客户的活跃度。将其转化为优质客户

提高留存率:与重要挽留客户互动,提高这部分用户的留存率

提高付费率:维系重要保持客户、重要发展客户的忠诚度,保持企业良好收入

每个方向对应不同的策略,如会员升级、积分兑换、交叉销售、发放折扣券等手段,此处不再展开。

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