基于RFM模型的商场会员画像的建模与验证

针对某大型百货商场会员画像描绘中的聚类问题进行研究,阐述RFM模型构建用户聚类的建模方法和实现的过程。采用最近消费时间、某段时间间隔内消费次数、消费总金额为模型的三个指标,利用Python软件的K-means算法完成聚类实验。实验结果证明K-means算法很好地实现了聚类性能,同时表明所提出的RFM模型建模方法对会员画像描绘是有效的,从而为商场制定有针对性的会员营销策略提供数据支撑。

基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法

为完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,本文提出基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法.模型中首先利用模糊C均值聚类算法刻画会员购买力,并利用RFM模型给出会员生命周期和状态划分,然后计算会员生命周期中非活跃会员的激活率,从而便于管理者充分了解会员可激活的情况,最后根据得到的连带率可以合理安排会员的喜好策划促销活动.