72 浏览 一、RFM模型简介
RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）是一种常用的客户价值分析和客户细分工具，被广泛应用于市场营销、客户关系管理（CRM）、电子商务、金融等领域。
RFM模型将客户的历史交易数据从三个维度进行量化：
R（Recency，最近一次消费时间）：客户距离最近一次交易的时间间隔。时间越近，客户活跃度越高，复购概率越大。
F（Frequency，消费频率）：客户在一定周期内的交易次数。频率越高，客户黏性和价值通常越大。
M（Monetary，消费金额）：客户在一定周期内的累计消费金额。金额越高，客户贡献越大。
通过对R、F、M进行打分和加权，可以对客户进行分层，如核心客户、潜力客户、流失预警客户等，实现精准营销与资源优化配置。
RFM模型优点：
简单易用，计算成本低；
能清晰反映客户活跃度、价值和未来行为倾向；
易与大数据、机器学习等方法结合，拓展预测与个性化应用。
RFM模型局限：
仅反映历史行为，难以洞察客户未来偏好变化；
对行为场景敏感，不适用于所有行业；
需与其他指标（如客户生命周期、社交行为）结合优化。
二、RFM模型相关论文选题推荐
1. 基础应用类选题
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