会员分层：

体例一：

当用户在电子商务网站上有了采办行为之后，就从潜在客户酿成了网站的价值客户。电子商务网站一般城市将用户的买卖信息，包含采办时间、采办商品、采办数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的买卖行为进行阐发，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩大营销（Lead Generation）的可能性。

评价用户价值的指标

对评价指标的选择这里遵循3个原则：

1.指标可量化：没体例，要做定量阐发，这个是最根基的前提；

2.尽可能全面：按照底层数据选择尽可能多的可以获得的指标，这样能够从多角度进行阐发和评价；

3.线性自力：即指标间尽可能保持不相关。比如如果选择用户的采办次数和总消费额，那么一定是采办次数越多的用户总消费额越高，也就是致使了评价维度上的重合，而选择采办次数和平均每次买卖额可以避免这种相关性产生的短处。

按照以上几个原则选取了以下几个指标（同样按照网站的特征选取适合的统计时间段）：

1.最近采办时间：用户最近一次采办距当前的天数；

2.采办频率：用户在这段时间内采办的次数；

3.平均每次买卖额：用户在这段时间内的消费总额/采办的次数；

4.单次最高买卖额：用户在这段时间内采办的单词最高支付金额；

5.采办商品种类：用户在这段时间内采办的商品种类或商品年夜类。

用户评价模型的展示

一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的体例对每个指标进行消除怀抱单位的10分制评分。下面是一个雷达图的示例：

通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。图中的上面3个指标——最近采办时间、采办频率和采办商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标——平均每次买卖额和单词最高买卖额可以用来权衡用户的消费能力。如上图，用户1虽然采办频率和采办的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁采办用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。所以图形的上半部分面积较年夜的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较年夜的用户具有更高的消费能力。这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不合，在营销策略上可 以分隔对待。

用户买卖行为阐发的意义

1.发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系办理（CRM）及保持有价值客户提供支持；

2.挖掘网站的可成长用户，对一些新客户或潜力客户进行针对性营销；

3.实时发现可能流失的客户，实时采纳有效办法；

4.按照用户买卖行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。

实战 这个是我按照我们某业务用户特征做的分类：

体例都很简单，基于业务的指标构建→数据提取→指标标准化离散→聚类→成果阐发，分层效果仍是很清晰，最后阐发后把每一层聚类的标准固化就实现实时分层的应用

体例二：

按照美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素组成了数据阐发最好的指标：

1.最近一次消费（Recency）

2.消费频率（Frequency）

3.消费金额（Monetary）

RFM阐发原多用于传统营销、零售业等范畴，适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业，只要任何有数据记实的消费都可以被用于阐发。那么对电子商务网站来讲，网站数据库中记实的详细的买卖信息，同样可以运用RFM阐发模型进行数据阐发，尤其对那些已经成立起客户关系办理（CRM）系统的网站来讲， 其阐发的成果将更具意义。

根基概念诠释

RFM模型是权衡客户价值和客户创利能力的重要东西和手段。RFM阐发模型主要由三个指标组成，下面对这三个指标的定义和作用做下简单诠释：

最近一次消费（Recency）