回头客会员系统RFM数据挖掘

      回头客会员管理系统拥有庞大的客户消费记录数据，通过采用先进的数据挖掘模式为企业提供了准则的信息，最优的营销策略。回头客管理系统采用国外最先进的RFM模式，从大量的数据中，分析客户的消费行为和市场的动向。
 
RFM代表的是：
Recency —— when was the last order ? （最近一次消费
Frequency —— How many orders have they played with us ? (消费频率)
Monetary —— What is the value of their orders ? （消费金额）

Recency:
      回头客会员系统会记录客户最后一次消费的时间，最后一次消费的金额，最后一次消费的地点等信息。对于一名好的营销人员，他应该关心距离上次消费的时间比较短的客户，对于这种客户，提出即时的商品或是服务是最有可能有反映的客户群，营销人员需要与客户不断的加深沟通，但recency 为0到6个月的顾客受到营销人员的信息要远多于31到36个月的顾客。
      Recency 是一直在变化的，在回头客管理系统中，如果一个顾客在同一个门店中最近两次消费的时间差为1个月，则这个顾客的recency 就是一个月，如果另一个顾客在这家门店中最近两次消费的时间差为2天，则这个顾客的recency 就是两天，从一般的概率讲，recency 是两天的顾客会比recency是一个月的顾客更关注这家门店更有可能在较短的时间内知道折扣信息。
      回头客会员系统帮助企业找出最近消费的顾客，Recency是 一种营销的哲学，最近才买你的商品、服务或是光顾你商店的消费者，是最有可能再向你购买东西的顾客。再则，要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。回头客系统帮助营销人员与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。
 
Frequency:
      &nbspFrequency是顾客在限定的期间内所购买的次数。回头客会员系统为企业找出那些最常购买的顾客，满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。
      在回头客会员系统中,可以根据frequency 把顾客分为不同的等级，不同的等级代表了不同的忠诚度，即“忠诚度的阶梯”，让企业决策者对自己公司的不同客户一目了然，帮助企业让消费者一直顺着阶梯往上爬。
 
Monetary：
      回头客会员系统根据“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80％的收入来自20％的顾客，显示出排名前10%的顾客，如果公司的预算不多，可以提供的信息服务信息只有2000个客户，那么回头客会员系统会自动的把您的信息按照优先级发送给那些为公司带来80%收入的20%客户。
      回头客会员系统由于发行了单机版，相对于基于其他客户端的系统来说，开发、维护、更新的成本相对要低很多，回头客系统为企业提供营销的响应时间，顾客的流失信息等。回头客会员系统非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市、加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等。