Last Database

数据进行分类，以便为所有目的创建 RFM 模型。在此阶段，采用客户数据平台（例如 Blendee）可以让您利用人工智能的潜力，不仅可以收集和分析数据，还可以通过采用评分系统来处理数据。

结果如何？使用 RFM 模型对受众进行高级分析和细分。以下是一些可识别的集群：

消费金额大、近期购买过且经常购买的客户（近期 越南 whatsapp 号码数据 消费额高、金额高、频率高）；
经常购买、最近购买但花费不多的顾客（高频率、高新近度、低金额）；
我们不会失去客户，因为他们过去购买了很多产品（高频率、高金额、低新近度）；
有潜力的客户，最近购买过，花费很多，但还没有经常购买（近期购买率高、金额高、频率低）
除了上面列出的最有希望的群体之外，我们还可以确定其他需要开展旨在最终敲响警钟的活动的群体：

很久没有购物的顾客，可能只购买了一次，花费不多；
过去经常购买（可能是促销活动）的顾客，花费不多，并且很长时间没有购买
流失的客户，即频率、重复性和消费金额方面价值最低的客户。
RFM 矩阵和个性化：适合每个细分市场的正确策略！
一旦确定了不同的细分市场和用户群，部署最有效的策略和规划不同级别的 客户体验个性化 将变得更加容易和直接：

经常购买、近期购买和高消费的买家可以成为品牌的最佳形象大使，并可以被招募来推出新产品；
经常购物的忠实顾客，即使花费不多，也可以被鼓励购买更高价值的产品，或许还可以通过个性化的产品推荐；
可以对长期没有购买但过去购买过很多商品的顾客进行调查，以了解他们的意见，并提供临时促销活动；
可以向对优惠更敏感的客户提供产品，即使价格更高，但要与他们最近的购买情况一致；
可以向频率、金额和重复值最低的客户发送定期优惠。