项目介绍:根据某电商平台最近一年的销售数据,基于 RFM(Recency, Frequency, Monetary)模型,对客
户行为和价值进行深入分析,以优化市场营销策略和提升客户满意度。
主要职责:
使用 Python 和 SQL 从电商平台的数据库中提取和清洗大规模的销售和客户数据。
根据每位客户的购买历史,计算并分析客户的最近一次购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)和
购买金额(Monetary)。
将客户分成不同的细分群体,并为每个群体分配 RFM 分值。
基于 RFM 分值,识别高价值客户、沉默客户、流失风险客户等不同类型的客户群体。
分析不同客户群体的行为特征和消费习惯,为营销团队提供有针对性的推荐和个性化营销策略建议。
项目成果:
通过 RFM 模型分析,成功识别出高价值客户群体,提供了个性化的推荐和促销活动,从而提高了客户忠
诚度和购买频率。
发现并针对沉默客户制定了回流策略,成功激活了一部分沉默客户,提升了整体销售额和市场份额。
基于 RFM 模型的客户细分,为市场营销团队提供了明确的目标群体和推广策略,提高了营销活动的效果
和回报率。