RFM анализ Excel

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 11 сен 2024

Комментарии • 23

  • @tsunami1100
    @tsunami1100 2 года назад

    Самое доступное и наглядное объяснение сэкономившее мне массу времени. Спасибо!

  • @ExcelStore
    @ExcelStore 4 года назад +3

    Спасибо за интересный анализ в эксель!

  • @iiiM1SHA
    @iiiM1SHA Год назад +1

    Очень подробное и хорошее объяснение. Но в самом конце лектор запутался ошибся (22:23), когда показал хороших по давности, частоте и деньгах клиентов, а утверждает что это плохой сегмент и работать с ними не нужно, а следом (23:08) показывает плохих клиентов по всем показателям и говорит что это вип сегмент.

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  Год назад

      Спасибо за внимательность. Человеческий фактор

  • @slava_tfdf
    @slava_tfdf 11 месяцев назад

    Благодарю за наглядное объяснение RFM - анализа

  • @agangmanul
    @agangmanul 7 лет назад +6

    Почему самые плохие клиенты, которых отсеяли, имеют наибольший товарооборот?

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  7 лет назад

      Не совсем понял вопрос.

    • @urganaev
      @urganaev 7 лет назад +3

      На последнем кадре вы перепутали. Лучшие стали худшими, и наоборот.

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  7 лет назад +1

      Да, согласен. Есть ошибка

  • @unitednord6638
    @unitednord6638 6 лет назад

    Роман, посмотрел ваше обучение RFM. Идеально объясняете, понять её было очень легко. Хорошо, что нашел ваш канал.
    Есть вопрос по дальнейшему развитию RFM-анализа. Я послал вам на почту графическую модель RFM.) Каждая точка на ней - клиент. R представляется, как срок, после которого клиент уже не вернется. F - как минимальное количество покупок за t, после которого клиент становится случайным покупателем. M - целевой чек. Таким образом, образуется область, за которую нельзя выпускать клиента. Подскажите, пожалуйста, как высчитываются эти показатели?
    И ещё вопрос - не обучаете ли вы SOSTAC ?
    Спасибо!

  • @mstrJons
    @mstrJons 3 года назад

    Потрібно розуміти на якому періоді частота використовується, і задати частоту між приходами, щоб дійсно визначити частоту
    Тоді можна передбачити наступний пріход клієнта і суму яку він приблизно лишить, якщо звісно він лінійний, а не ситуативний.

  • @user-yf6wj7lp7v
    @user-yf6wj7lp7v 5 лет назад

    отличное видео, спасибо!

  • @georgetoloraya3444
    @georgetoloraya3444 6 лет назад

    Роман огромное спасибо за отличную видео инструкцию по РФМ анализу. Лучшую, на мой взгляд, в рунЭте.
    Как продолжение - как можно визуализировать это всё дело? и следующий вид анализа - когортный, есть ли у вас видео по нему?
    Спасибо.

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  6 лет назад

      Спасибо, визуализировать все это удобнее всего в SPSS. Постараюсь сделать видео в конце этой - начале следующей недели. Про когортный не слышал, интересно, посмотрю

  • @user-gy9zc1fg3m
    @user-gy9zc1fg3m 7 лет назад

    Спасибо

  • @Lera_Navrotskaja
    @Lera_Navrotskaja 3 месяца назад

    Спасибо! А что может значит если частота получилась отрицательной?

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  3 месяца назад

      Это значит, Вы где-то ошиблись. Не может клиент ходить минус один раз

  • @user-mh9rh7iv1z
    @user-mh9rh7iv1z 2 года назад

    огонь\

  • @Shady24rus
    @Shady24rus 2 года назад

    здравствуйте, можно эту таблицу где то скачать для тренеровок?

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  2 года назад

      Прямо эту не обещаю, давно дело было. Похожую выложу ссылкой.
      Есть ещё одно видео по RFM, там более подробно. Посмотрите на канале.

  • @lukeocean5789
    @lukeocean5789 7 лет назад +1

    Ecxel

  • @andrewt4815
    @andrewt4815 3 года назад +1

    бред, разделить max-min на 3 равные части не = получить по 33% базы, =PERCENTILE.INC в помощь

    • @tolstyakoff
      @tolstyakoff  3 года назад

      Да, Вы правы по max-min - очень приближенное разделение, но понятное для большинства. SPSS - этот анализ вообще в три клика делает