✳flâneur — a map of the web's best reading

Khoa học dữ liệu - https://phamdinhkhanh.github.io/2019/11/08/RFMModel.html

phamdinhkhanh.github.io · 4,369 words · saved by 1 readers

Theo nguyên lý pareto 20% khách hàng sẽ mang lại 80% doanh số. Do đó doanh nghiệp cần xác định được những khách hàng quan trọng nhất để chăm sóc đặc biệt. Những tập khách hàng này được gọi là VIP, Priority hoặc khách hàng cao cấp, tùy từng doanh nghiệp có cách gọi khác nhau. Việc phân chia khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên nhu cầu mua sắm sẽ giúp doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả hơn, marketing target đến đúng tập khách hàng hơn, và khách hàng được phục vụ tốt hơn. Để minh chứng cho nhận định trên, tôi sẽ lấy ra một vài ví dụ đơn giản: Giả sử doanh nghiệp của bạn kinh doanh rất nhiều các mặt hàng từ cái bút bi đến xe hơi. Bạn không thể nói rằng doanh nghiệp mình đã chăm sóc tốt khách hàng nếu như doanh nghiệp đó đối xử với những khách hàng mua một chiếc xe hơi ngang bằng với khách hàng mua một chiếc bút bi. Bạn cũng không thể suggest một chiếc tivi 50 triệu cho một người lương khoảng 5 triệu trong khi hàng tháng anh ta phải trả tiền nhà trọ 2 triệu và tiền ăn 2 triệu. Trong t

Khoa học dữ liệu Bài 16 - Model RFM phân khúc khách hàng 08 Nov 2019 - phamdinhkhanh I. Mô hình RFM (Recency - Frequency - Monetary model) Theo nguyên lý pareto 20% khách hàng sẽ mang lại 80% doanh số. Do đó doanh nghiệp cần xác định được những khách hàng quan trọng nhất để chăm sóc đặc biệt. Những tập khách hàng này được gọi là VIP, Priority hoặc khách hàng cao cấp, tùy từng doanh nghiệp có cách gọi khác nhau. Việc phân chia khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên nhu cầu mua sắm sẽ giúp doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả hơn, marketing target đến đúng tập khách hàng hơn, và khách hàng đượ

Explore this link on the map →

related reading