請問有沒有不同於RFM的會員分析模型？

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RFM模型個人感覺雖然簡單實用，容易理解，但是精度上仍然太粗，有沒有優化的 RFM模型，或者其他更細緻的分析計算模型呢

參考我曾經參與的RFM項目，大致有兩個方向：

1.在寬度上拓展維度

增加R、F、M三個指標之外的欄位，例如年齡等等，具體請考慮哪些欄位進行細分對實際業務的分析更有幫助，但就個人經驗來說，R、F、M三個指標來衡量用戶的消費行為已較為全面，如果沒有特殊需要不建議就消費行為增加維度去考核，以免增加運算符合和最後的結果解讀難度。

2.在深度上加深維度

可以考慮在每位用戶的RFM計算完成後，考慮賦予權重綜合計算，來評價用戶等級高低；或使用K-means之類的聚類方法對用戶聚類制定不同的營銷策略。前者的好處在於可以更具具體的業務形式來衡量R、F、M對評定一個優秀客戶所作出貢獻大小，並以此作為基礎去篩選優質客戶；後者的優勢在於對RFM的結果進一步處理，對運營決策的幫助會更為直接。