如何利用NBI大數(shù)據(jù)可視化工具做RFM模型分析

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我們先來了解一下什么是RFM模型:

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。該數(shù)據(jù)模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。

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  1. 最近一次消費(fèi)頻率(Recency)

  2. 消費(fèi)頻率(Frequency)

  3. 消費(fèi)金額(Monetary)

接下來根據(jù)上面三項指標(biāo)做會員分類:

我們把這3個指標(biāo)按價值從低到高排序,并把這3個指標(biāo)作為XYZ坐標(biāo)軸,就可以把空間分為8部分,這樣就可以把用戶分為8類:

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到這里我們可以根據(jù)規(guī)則將用戶進(jìn)行分類,可能會有用戶會問,那下一步我該如何采取什么策略呢?那我們也為大家整理好了每一種類型的銷售策略:

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到這里我們大概對RFM模型有一定的了解了,那么我們?nèi)绾稳?gòu)建RFM模型呢或者說用什么工具去支撐RFM呢,那么接著往下看,為大家準(zhǔn)備推薦一款極其好用的大數(shù)據(jù)可視化工具:

我們先看下結(jié)果:

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再來看看如何構(gòu)建:

NBI大數(shù)據(jù)可視化分析平臺作為新一代自助式、探索式分析工具,在產(chǎn)品設(shè)計理念上始終從用戶的角度出發(fā),一直圍繞簡單、易用,強(qiáng)調(diào)交互分析為目的的新型產(chǎn)品。我們將數(shù)據(jù)分析的各環(huán)節(jié)(數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自服務(wù)數(shù)據(jù)建模、探索式分析、權(quán)限管控)融入到系統(tǒng)當(dāng)中,讓企業(yè)有序的、安全的管理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。

如何利用NBI大數(shù)據(jù)可視化工具做RFM模型分析

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產(chǎn)品特點

  1. 幫助企業(yè)發(fā)掘沉睡在系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的價值,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?,指?dǎo)企業(yè)的決策,監(jiān)督戰(zhàn)略的執(zhí)行,提高企業(yè)的決策力與執(zhí)行力,最終為企業(yè)創(chuàng)造價值。

  2. 簡單易用:無需技術(shù)背景,只需通過拖拽方式,5分鐘即可完成一張可視化圖形分析報表;

  3. 簡單交付:通過簡單的點擊、拖拽實現(xiàn)數(shù)據(jù)的連接和處理,快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化需求;

  4. 方便集成:能與企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)無縫集成,直接接入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析;

  5. 安全管控:有多種權(quán)限控制可供選擇。設(shè)計了管理用戶信息和管理訪問權(quán)限,還可支持?jǐn)?shù)據(jù)級 別的訪問;

  6. 多終端查看:基于HTML5技術(shù),跨瀏覽器,移動終端訪問;基于B/S架構(gòu),無需在客戶電腦上安裝,用戶只需通過瀏覽器就可以訪問;

  7. 支持私有化部署:支持私有化部署在企業(yè)的應(yīng)用上,保證數(shù)據(jù)安全;幫助企業(yè)降低運(yùn)營成本,實現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。

  8. 豐富的圖形庫:擁有幾十種傳統(tǒng)圖形和新型大數(shù)據(jù)圖形組件(如桑基圖,treemap,層級聚類圖,熱力矩陣等等)能讓您更直觀的和數(shù)據(jù)對話

NBI一站式自服務(wù)大數(shù)據(jù)可視化分析平臺提供了多種靈活的部署方式,支持安裝包模式安裝、手動安裝、docker鏡像安裝

NBI一站式自服務(wù)大數(shù)據(jù)可視化分析平臺跨平臺性:支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系統(tǒng)上運(yùn)行

如何利用NBI大數(shù)據(jù)可視化工具做RFM模型分析

到此,相信大家對“如何利用NBI大數(shù)據(jù)可視化工具做RFM模型分析”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!

網(wǎng)頁題目:如何利用NBI大數(shù)據(jù)可視化工具做RFM模型分析
鏈接URL:http://muchs.cn/article38/gdeopp.html

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