基于RFMF模型和K-Means方法的公募基金用户精细化营销

随着互联网技术的飞速发展,互联网渠道已经成为了公募基金公司重点耕耘的销售渠道。精细化的营销对于降低营销成本,提高运营效率至关重要。面对随着互联网成长起来的具有巨大理财潜力的用户,如何对其进行有效区分,并针对不同类型人群实施精细化的营销策略,是当前公募基金公司急需解决的问题。本文提出了改进的RFM模型,从近度、频度、管理费三个维度对用户价值进行衡量,并通过K-Means算法对用户进行聚类,从而实现用户分群。并使用了某基金公司的某产品的申赎历史数据对模型进行了验证,得到了5个聚类结果,并针对5个聚类中用户的特点,提出了具有针对性的营销策略。