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RFM 分數的計算方法如下：（回頭率分值x 回頭率加權）+（頻率分值x 次數加權）+（消費金額分值x 消費金額加權）。

公式. RFM = (R值× R權重) + (F值× F權重) + (M值× M權重). 「值」常見範圍： 1 ~ 5. 「權重」可選，視它們對你業務的重要性而定。 數據分析工具. Python; R; Excel; SQL ...

2024年5月22日 — 如何計算RFM？ 計算RFM 需要考慮三個關鍵指標：最近一次購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）和購買金額（Monetary）。

2023年6月6日 — RFM模型是一種行銷分析模型，針對顧客的消費模式與習性，藉由3項關鍵指標：最近購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）、購買金額（Monetary），標籤化並區分出 ...

都不高。 2.5.1 新增RFM 指標. 新增公式欄「RFM」，使用CONCATENATE() 函式將RFM 向量化值連結起來，順序為：最近一次消費距今天數評價、消費次數評價、次均消費金額評價。

2024年9月16日 — RFM analysis 分析顧客的「最近消費時間」、「消費頻率」、「單次消費金額」。RFM model 能分析顧客結構的3 個關鍵維度，有效將顧客依顧客價值與特性 ...

2022年10月20日 — RFM模型是通過一個客戶的近期的消費行為、消費的總體頻率以及消費金額三項指標，來評估該客戶對於公司的價值狀況的一種商業模式模型。 RFM模型. R（Recency） ...

2009年11月16日 — 是第j類客戶的RFM各項指標加權後的總得分,運算公式為。 C^j_I=W_RC^j_R+W_FC^j_F+W_MC^j_M 。 其中,WR、WF、WM分別為由AHP分析得來的R、F、M指標的 ...

2018年4月12日 — RFM模型是由喬治·卡利南（George Cullinan）於1961年所提出，他發現資料庫分析中，有三項重要的指標：最近一次消費（Recency）、消費頻率（Frequency）、與消費金額 ...