Strategie avanzate per una migliore comprensione dei clienti
IL RFM (Recency, Frequency, Monetary), con la sua semplicità e facilità di implementazione, rimane un ottimo strumento per la gestione delle relazioni con i clienti, offrendo preziose informazioni sul comportamento dei clienti.
Basandosi sulle basi del mio precedente articolo “Come creare un modello RFM in BigQuery”, in questo articolo esploreremo i modi per migliorare il modello.
Ecco cosa tratteremo in questo articolo:
Quindi, hai il tuo modello RFM attivo e funzionante in BigQuery, ordinando i tuoi clienti in gruppi come Campioni, Potenziali lealisti, A rischio di perdere e così via. È un ottimo inizio, ma possiamo fare un ulteriore passo in avanti.
Mentre suddividere i tuoi clienti in questi gruppi racconta una bella storia, aggiungendo quello che mi piace chiamare a Punteggio del cliente può rafforzare il modello con un unico parametro intuitivo.
Perché e cos'è il punteggio cliente?
Fonte: towardsdatascience.com
