《基於o2o優惠券的客戶價值分析》
《基於o2o優惠券的客戶價值分析》 此次分析的目的：區分不同價值客戶的羣體，針對每個羣體做不同的營銷策略。 此次分析的步驟：一、用RFM模型和傳統的方法劃分用戶羣體；二、用RFM模型和聚類的方法劃分用戶羣體；三、評價兩種方法並提出建議。 一、用RFM模型和傳統的方法劃分用戶羣體 結論： 用戶統計分爲八組，成正太狀分佈，客戶劃分比較正確，客戶價值狀態良好。 首先，和上一篇分析報告《基於020 優惠券
相關文章
- 1. 《基於o2o優惠券的客戶行爲析》
- 2. O2O優惠券發放與使用情況分析
- 3. W12 - 999、O2O優惠券使用預測
- 4. O2O優惠券預測題目拆解
- 5. 基於R語言的航空公司客戶價值分析
- 6. 數據挖掘--基於KMeans算法的客戶價值分析
- 7. 京東優惠券獲取、分析
- 8. 優惠券需求描述與分析
- 9. 航空客戶價值分析
- 10. RFM客戶價值分類
- 更多相關文章...
- • XSLT - 在客戶端 - XSLT 教程
- • MySQL的優勢（優點） - MySQL教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安裝
- 2. Linux下Redis安裝及集羣搭建
- 3. shiny搭建網站填坑戰略
- 4. Mysql8.0.22安裝與配置詳細教程
- 5. Hadoop安裝及配置
- 6. Python爬蟲初學筆記
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集羣
- 8. keepalived+mysql高可用集羣
- 9. jenkins 公鑰配置
- 10. HA實用詳解
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 《基於o2o優惠券的客戶行爲析》
- 2. O2O優惠券發放與使用情況分析
- 3. W12 - 999、O2O優惠券使用預測
- 4. O2O優惠券預測題目拆解
- 5. 基於R語言的航空公司客戶價值分析
- 6. 數據挖掘--基於KMeans算法的客戶價值分析
- 7. 京東優惠券獲取、分析
- 8. 優惠券需求描述與分析
- 9. 航空客戶價值分析
- 10. RFM客戶價值分類