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(100个) (一)模型方法与理论创新1. 基于模糊层次分析法的RFM模型权重优化研究2. 融合时间序列分析的动态RFM客户价值评价模型3. 基于贝叶斯推断的RFM模型不确定性处理方法4. 引入社交行为指标的RFM模型多维扩展研究5. 融合用户生命周期理论的RFM模型优化与实证6. 适应多品类零售环境的RFM模型自适应权重分配机制7. 基于蒙特卡洛模拟的RFM客户流失预测模
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一、RFM模型简介RFM模型(Recency, Frequency, Monetary)是一种常用的客户价值分析和客户细分工具,被广泛应用于市场营销、客户关系管理(CRM)、电子商务、金融等领域。RFM模型将客户的历史交易数据从三个维度进行量化: R(Recency,最近一次消费时间):客户距离最近一次交易的时间间隔。时间越近,客户活跃度越高,复购概率越大。 F(Frequency,消费频率):客户在一定周
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