息： 最后购买日期 您指定的期间（通常是一年）内的购买次数 平均订单大小或总购买金额 之后，您应该确定将客户划分为不同类别/等级的数量。通常，该数字为 3 或 5。例如，在计算购买频率时，您可以定义在过去 12 个月内购买过 10 次的客 土耳其手机号码清单 户的评级为 5。因此您可以自己决定依据什么你将其划分为不同的等级，但无论如何，划分都需要对数据进行一些挖掘。 在 RFM 矩阵中，评估客户关系时，新近度被认为具有最高权重，因为客户返回您的在线商店所需的时间越长，客户返回的可能性就越小。仅新近度并不能帮助您区分好客户和新客户，但为此您需要频率，因为它衡量客户关系的强度 - 好客户更频繁地在
您的在线商店购物。另一方面，通过订单的大小（货币），您可进行小额购买的人，这通常与购买频率相关。 如何使用 RFM 矩阵来寻找有利可图的客户关系？ 一旦计算出 RFM 数据，您就可以轻松确定最佳的客户关系。数字越高，客户关系的利润就越高。通过这三个数字，可以预测未来谁将是该在线商店的最佳客户，即谁将拥有最高的客户关系价值。接下来，您可以开始分析这些客户的共同特征和购买行为，并尝试了解他们与普通客户的区别。 你可以考虑例如 以下问题： 最好的客户有哪些共同因素和特征？ 他们购买什么产品？他们是否喜欢某些特定的产品类别？ 他们来自哪些渠道？ 他们的行为如何？他们的生活方式或人生阶段相似吗？ 为什么他们觉得他们从您的在线商店获得的价值比那些只购买一两次的人更多？ 作