利用RFM模型实现精细化用户运营（SPSS+python操作）
在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，RFM模型是被广泛运用的。它是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具。
通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况，常用于频繁小额消费的场景，如银行、运营商、电商等。
RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：
- 对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。
- 对于消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。
- 对于消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。
然后把用户按照三个维度指标进行划分成8类，对不同价值的用户使用不同的运营决策，把公司有限的资源发挥到最大的效果，这就是我们常常听到的精细化运营，不断将用户转化为重要价值用户。
如何使用RFM分析方法？
我们结合一份案例来进行说明：
某电商需要转型进行数据化运营，需要帮助业务部门进行精准营销，为不同的客户定制不同的营销策略，使用客户价值划分模型（RFM）对客户的价值情况进行划分。
这里介绍两个方法实现RFM模型的精细化用户运营
一、spsspro小白操作
1.数据清洗
数据源必需字段有：【用户名称】、【购买时间】、【购买产品数】、【消费金额】。
2. 建立评分参数，分别得出R值、F值、M值
这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。
实际业务中，如何定义打分的范围，要根据具体的业务来灵活掌握，没有统一的标准。
3. 判断R值、F值、M值的高与低
计算R值、F值、M值的平均值，再将其与平均值进行比较。小于平均值则为0，大于平均值则为1。
4. 对照模型，得到客户分类结果
以上结果均是使用SPSSPRO——客户价值划分（RFM）一键生成分析结果，操作简单。
RFM值可以系统自动设置也可以手动设置。
下面我们看看用notebook的代码操作吧~
二、notebook编程
1.导入所需库
2.导入数据后进行预览
3.选取RFM 三列，调用KMeans算法进行聚类，查看一下分类的结果，返回的数组中每个数字对应了rfm中每一行。
4.查看每个类别的中心点，用其构造Dataframe来代表整个数据集
5.分别计算每个属性值的中位数，代表整个属性的中位水平，并将贴好的标签，匹配到每一行数据
完整代码如下：
以上案例数据+完整代码已上传SPSSPRO社区动态第一条