|
쉽게 마케팅 전략에 참고할 수 있는 정보가 된다. 그리고 위와 같이 고객정보와 거래정보를 혼합하여 분석하는 것은 생각보다 쉬운 일이다. R-F-M데이터는 대금의 결제나 기업의 회계 처리 목적상 혹은 다른 운영상의 이유로 이미 회사 어디에
|
|
|
기반으로 두가지의 RFM중 최선의 방법을 사용하여 세분화 및 서열화를 고객에 따라 다르게 마케팅하여 최소비용으로 최대효과를 얻어야 할 것입니다. 서론
RFM이 필요한 이유
본론
RFM의 정의와 장단점
결론
RFM의 활용
|
|
|
RFM기법
1. 고객점유율(Share of Customer)
2. RFM분석(Recency 최근성, Frequency구매빈도, Monetary구매액)
3. 고객가치평가(고객생애가치, 고객자산가치, 고객점유율, RFM등)의 전략적 활용
6강 CRM 시스템
1. CRM 시스템의 역할과 구조
2. 분석 CRM
3. 운영
|
|
|
분석 기법 - RFM분석
①RFM 분석
RFM의 각각은 얼마나 최근에 구매했느냐를 나타내는 Recency의 R을 얼마나 자주 구매했느냐에 해당하는 Frequency인 F를 그리고 얼마나 구매했느냐를 상징하는 Monetary Value에 해당하는 M을 상징한다.
질문 5가지...
①로
|
|
|
분석 2007년판
2) 한국투자증권 HTS(홈트레이딩 시스템)
3) 저평가 된 강한기업에 투자하라. 금산,하제누리. 이레미디어
4) 증권투자상담사 1.2.3.4권 2007년판. 증권연수원.한국증권업협회
5) RFM(일반자산운용인력평가매니저) 2006년판. 증권연수원.
|
|
 |
RFM기법
1. 고객점유율(Share of Customer)
2. RFM분석(Recency 최근성, Frequency구매빈도, Monetary구매액)
3. 고객가치평가(고객생애가치, 고객자산가치, 고객점유율, RFM등)의 전략적 활용
6강 CRM 시스템
1. CRM 시스템의 역할과 구조
2. 분석 CRM
3. 운
|
|
|
RFM 분석 및 추가 판매 모형을 통해 접근한 A점, B점의 경우 접근 수량이 줄었음에도 불구하고 반응률 및 카드 구성비가 4월 세일 대비 모두 증가함을 보이고 있다. 이경상. 앞의 논문. p.24.
Ⅲ. 결 론
3.1 결론 및 요약
데이터 마이닝(data mining)이라
|
|
 |
형 마케팅 캠페인을 설계한 경험이 있습니다. RFM 분석을 통해 고객 그룹을 나누고, 각 그룹에 최적화된 광고 메시지를 적용하여 전환율을 개선하였습니다.
4) 입사 후 가장 중점적으로 성장시키고 싶은 역량은 무엇인가요?
AI 및 머신러닝 기
|
|
메뉴펼치기
