rfm模型论文
  • 基于模糊层次分析法的RFM模型权重优化研究
    摘要:随着大数据时代的到来,企业日益重视客户价值的精准评估与分析,以实现客户的精细化管理。RFM(Recency、Frequency、Monetary)模型作为经典的客户价值分析方法,广泛应用于客户细分与精准营销策略制定中。然而传统RFM模型在权重设定方面往往主观性较强,未能充分考虑各指标间的重要性差异以及客户数据的不确定性,导致客户分类结果偏差较大。为此,本研究引入模糊层次分
    2025-05-16
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  • rfm模型论文选题推荐20个
    ‌ 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
    2025-05-16
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