过去天内购买的客户得分为

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评分可以基于五分位数或其他统计方法来将客户分为不同的组。让我们以客户为例，她在过去一年中从一家在线商店进行了多次购买。我们将根据她的交易历史记录计算她的分数。日亚的交易记录：最后购买日期：年月日去年购买次数：去年花费总额：卢比当前计算日期：年月日第步：计算新近度新近度计算为自上次购买以来的天数。最后购买日期：年月日当前日期：年月日自上次购买以来的天数：天月至月新近度得分：如果我们假设一评分系统，天内购买的客户得分为，依此类推，的新近度得分将为因为她上次购买是天前。步骤：计算频率频率衡量的是在给定时期去年内进行购买的频率。去年购买次数：频率得分：如果评分系统的得分为分表示购买次数超过次的客户，分表示购买次数为次，依此类推，的频率得分将为。第步：计算货币价值货币价值是去年花费的总金额。花费总额：卢比货币评分：假设评分系统中，支出超过卢比为分，卢比至卢比为分，依此类推，的货币评分将为。

合并分数一旦为新近度频率和货币指标分配了单独的分数，它们就 台湾Whatsapp号码 会组合起来形成每客户的分数。该分数可以是三分数的简单串联例如，或平均值，具体取决于企业的分析方法。在上面的例子中，的分数为===。她的综合分数可以表示为。利用分数通过这些分数，企业可以将客户分为不同类别，例如忠诚客户潜在忠诚者风险客户等。这种细分可以实现有针对性的营销策略性化沟通以及营销资源的有效分配。就而言，频率和货币得分为表明她是频繁购买者并且花费了大量资金，这表明忠诚度计划或追加销售机会具有很高的价值和潜力。然而，新近度得分为表明最近没有购买过商品，这可能会将她置于需要重新参与策略的细分市场。对于像这样的顾客，商店可能会考虑发送重新参与电子邮件或特别优惠，以鼓励她尽快购买。



由于她的频率和金钱得分很高，性化产品推荐或独家优惠可以有效提高她的购买频率和金额。用例为了进一步展示细分策略对您的业务的重要性，让我们探讨几行业的一些用例：银行金融服务和保险：用例：客户流失预测在行业中，营销可用于根据交易频率互动的新近度和货币贡献来细分客户。这种细分可以帮助预测潜在的客户流失情况，从而使金融机构能够主动向这些客户提供性化的优惠和服务，以保留他们的业务。教育技术：用例：课程参与度分析在教育科技行业，分析可以帮助评估学生参加在线课程的参与程度。通过分析登录的新近度课程互动的频率和金钱贡献例如课程购买，教育科技平台可以识别高度参与的用户并定制他们的学习体验，以提高满意度和保留率。电子商务直接面向消费者：使用案例：性化产品推荐对于电子商务和业务，分析可用于根据购买行为对客户进行细分。