主题：【原创】乱侃直销战役 (一) --- 不理那两千万傻冒 -- 煮酒正熟

小弟也是刚入此行，请教老酒可以什么常用的统计学方面的书拜读？

乱侃直销战役 (一)

乱侃直销战役 (二)

好啦，RFM咱终于整明白啦。

真明白了吗？这么地吧，俺出个题吧：咱河里宝贝小猪跟姜姑爷约好了要断... 这个... 断桥相会。小猪事前跑了趟 Limited，给姑爷的闺女多多买了身儿靓衫~~ 这小猪和姑爷其实都是 Limited 的客户，小猪的RFM分别是：1，12，和400刀 (瞧见没，小猪12个月里购买12次，比 例假还准)，姑爷的RFM呢？分别是：4，6，和249刀 (差点儿就... )。大家说，谁更有可能再次购买 Limited 产品捏？对啦，是小猪。

现在咱把这个题目改一改：小猪的RFM还是：1，12，和400刀，而姑爷的RFM 却变成：2，14，和500刀，这种情况下，俩人究竟谁更有可能再次购物捏？

可见，只知道RFM的有效性排位还不够，还要知道其各自的权重。而这个权重，则是因公司和业务而异的。各个公司都有自己的RFM模型，在设定权重时都考虑了该公司的业务特点，以及该公司对于“最有价值消费者”(Best Consumer) 的理解和定义。

大体上，高价位的公司会比低价位公司适当提高M的权重，偏时尚型的服饰公司会比稳重型的服饰公司适当提高F的权重。

在统计学中，这个权重基本上就是 coefficient. 如果我们用P代表再次购物的概率，R 代表 recency, F 代表 frequency, M 代表 monetary，则一个最原始的RFM 模型可以表示为：

P = B0 + B1*R + B2*F + B3*M

B0 我们不去管它，B1、B2、B3就分别是R、F、M的权重。(要注意：B1是负数，B2和B3都是正数。想不通的朋友可以继续想一想 )

一旦设定好权重，则随意拿来一个消费者，我们都可以立即计算出 ta 的P值。在大部分公司里，这个P值称作 RFM Model Score. 中文就是RFM分值。RFM分值越大，代表这个消费者再次购买的概率越高。

谈到这里，就自然引出数据库营销中的另一重要概念 --- decile 啦~~

我们还是举 Limited 为例吧。 Limited 建好自己的 RFM 模型后，就把那三千万消费者一个挨一个地让他们过模型 --- 是骡子是马，都拉出来遛遛！三千万遛完以后，每个消费者都获得一个RFM分值。然后把这三千万人按RFM分值从高到低进行大排名，排在最上面的那三百万人，是最有可能再次购买 Limited 产品的那百分之十，业内术语就是 decile 1, 也就是 the top 10% customers. 再下面那三百万人，就是 decile 2, 然后是 decile 3, 依此类推，最后那三百万自然是 decile 10, 也就是 Limited 销费群中 质量最差、最没价值的那部分消费者。

可见，decile 是基于RFM分值，对消费者进行的一个粗略的档次划分 (俺D三国武评也要闹个十档，嘿嘿嘿)。

那位问啦：你这个分档太粗，还有没有更细致的划分呢？

答案自然是：还有。这个以后再详细讲。

现在回到那个问题上 --- 小猪和姑爷，究竟是谁更有可能再次购买呢？

回答是：以小猪和姑爷的表现来看，两人都是稳稳的 decile 1，也就是最有价值的那10% 消费者，所以两人是一个档次的。如果一定要比谁分数微微高一点，意义实在是不大。老实交待：俺手里没有 Limited 的RFM模型，不知道那三个权重，所以连猜都猜不出。如果姑爷的R不是2而是3 (也就是说姑爷上次购物是仨月以前)，那么基本上应该是小猪比姑爷高点儿。但现在这种情况真的很难讲。

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