RFM-анализ : Математика и методы анализа товарных ресурсов

VVY Изучал FMR анализ в разрезе анализа клиентов.
1. Recency (новизна) – новизна какого-либо события. Чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента (последней продажи товара), тем более вероятно, что действие повторится.
2. Frequency (частота или количество) – количество покупок, которые совершил клиент (количество продаж). Чем их больше, тем выше вероятность того, что клиент повторит действия в будущем.
3. Monetary (деньги) – сумма, которую потратил клиент (выручка от продажи товара). Чем больше потраченная сумма, тем выше вероятность того, что клиент повторит заказ.

Anatoly Коллеги, еще один вопрос по буквам алфавита RFM анализ!

Кто проводил RFM-анализ, по каким критериям? Можно ли этот анализ использовать не только в отношении клиентов, но и в отношении товаров?
Думаю, что вполне можно применить и к товарам.
Спасибо!

Anatoly Кто проводил RFM-анализ, по каким критериям? Можно ли этот анализ использовать не только в отношении клиентов, но и в отношении товаров?
Думаю, что вполне можно применить и к товарам.
Спасибо!

administrator Приветствую!
Если разобраться в сути, то RFM-анализ это трех факторный ABC-анализ по факторам R, F и M.
Применять можно к любым объектам анализа, хоть к клиентам, хоть к товару.
Маркетологи придумали назвать данный вариант ABC-анализа RFM-анализом, это мое личное мнение.
Если брать факторы количества и суммы по сделкам, то это в чистом виде ABC-анализ со всеми вытекающими.
В [ библиотеке ] куча статей на эту тему. Сделать в Excel поможет Inventor.
Фактор новизны немного иной параметр и выделение на группы здесь не такое как в АВC-анализе, хотя отличий не так много, тоже самое ранжирование, построение кривой (похожей на кривую XYZ-анализа), и разделение на группы тем же самым визуальным методом касательных. Тут вопрос не в том, как на группы поделить, а в том, чтобы из базы вытянуть информацию о дате последней продажи. В общем ничего сложного, то что все знают и умеют, но под другим соусом =)
Кстати, интересно и наглядно построить в итоге точечную диаграмму типа той, что на рисунке, но размер точек увязать с оборотом (Monetary), т.е. чем больше оборот (а может и прибыль взять, кто нам запретит ), тем крупнее точка.

Anatoly Прикольный расклад получается, все тот же ABC-анализ, но с подвыподвертом 8-)
Интересные идеи со сводной таблицей и диаграммой, благодарствую.

VVY Книга попалась в руки с методологией проведения RFM-анализа. Так вот:
1. Recency (новизна) - сортируется по хронологии по убыванию и делится на ровных 5 частей, то есть выделяются Квинтили.
2. Frequency (частота или количество) – также сортируется по убыванию и делится на 5 равных частей.
3. Monetary (деньги) – тоже самое.
Таким образом получаем 125 RFM ячеек и заносим их в базу данных в карточки клиентов. Для каждой группы определяется стратегия работы с ней, в том числе как и в каких долях использовать маркетинговый бюджет.

В принципе похоже на АВС, но нет "заморочек" с определением границ. Самое главное как потом работать с полученной информацией.

VVY Книга попалась в руки с методологией проведения RFM-анализа. Так вот:
1. Recency (новизна) - сортируется по хронологии по убыванию и делится на ровных 5 частей, то есть выделяются Квинтили.
2. Frequency (частота или количество) – также сортируется по убыванию и делится на 5 равных частей.
3. Monetary (деньги) – тоже самое.
Таким образом получаем 125 RFM ячеек и заносим их в базу данных в карточки клиентов. Для каждой группы определяется стратегия работы с ней, в том числе как и в каких долях использовать маркетинговый бюджет.

Групп может быть меньше (нужно экспериментировать). В том числе можно использовать децили для групп, но это больше для крупных списков клиентов.

В принципе похоже на АВС, но нет "заморочек" с определением границ. Самое главное как потом работать с полученной информацией.

administrator Вадим, спасибо. Идея с квинтилями, на мой взгляд, предполагает очень большое количество клиентов - скорее всего, автор имел дело с по-настоящему большими компаниями, число клиентов которых измеряется десятками тысяч по всему миру.
В общем, все тот же АВС-анализ, по нужным критериям.

Справка для читающих: квартили, квинтили, центили, и другие квантили.
При анализе результатов измерения непрерывной переменной иногда полезно сгруппировать результаты в несколько равных групп. Например, чтобы получить четыре равные группы, необходимо иметь значения, делящие исходные данные по 25% в каждой группе. Существуют три такие значения (точки деления), которые называются квартилями (quartile), при этом средняя из них также называется медианой. Аналогично, можно использовать два тертиля (tertile), чтобы разбить данные на три группы, четыре квинтиля (quintile), чтобы разбить их на пять групп, и так далее. Общий термин для таких точек раздела - квантили. Другие термины, которые Вы вероятно встретите - децили (decile), которые делят данные на 10 частей, и центили (centile), которые делят данные на 100 частей (их также называют процентилями). Значения типа квартилей могут быть выражены через центили; например, самый левый квартиль равен 25ому центилю, а медиана - 50ому центилю.