eコマースデータサイエンスの概念を一度に一つのトピックを簡単にします。

伝統的に、マーケティング担当者は人口統計👨 👩 🐈 👶に基づいてセグメンテーションを作成しました。 しかし、今日のほとんどのeコマースブランドは、購入行動に基づいた行動セグメンテーションを開発するためにデータサイエンスを適用することを好みます。 たとえば、どのような製品を見ている/購入しているのですか？ 彼らはあなたのウェブサイトに到達するためにどのような道を取ったのですか？ （意識対意図）。 さらに、エンゲージメントのレベル（使用/開く/クリック/ビュー）は何ですか？

セグメンテーションの利点は何ですか？ 多くのものがありますが、私はここに私のトップ三つをリストします:

1. Focused&パーソナライズされたマーケティング
2. マーケティングコストの削減
3. より良い製品開発

行動に基づいて顧客をグループ化すると、電子メールの爆発ではなく、文脈化されたマーケティングが可能になり、マーケティングコストが削減されます。 顧客の集中されたサブセットを目標とすることによって(区分!）同様の属性を使用すると、開封率が向上し、コンバージョンが高くなり、広告費用対効果（ROAS）が向上する可能性があります。 すべてのベストあなたの顧客の好みに将来の製品に応えることができます。RFMは、顧客の価値を分析するために使用されるデータモデリング方法です。

RFMは、顧客の価値を分析するために使用されるデータ それはあなたの顧客が何をしたかを記述するちょうど三つの指標であるrecency、frequency、およびmonetaryの略です。 Recencyは、顧客が最後に注文した日から今日までの時間（通常は日単位）を測定します。 頻度は、顧客が持っていた合計注文の数を測定し、金銭は、彼らがそれらの注文から費やした平均金額です。P>

rfmは、ダイレクトマーケティングの時代に始まり、今日の小売やeコマースで最も簡単で効果的なツールの一つです。 RFMを作成するには、データを変換し、スコアを高から低に割り当てる必要があります。 顧客の注文を列で並べ替え、注文がゼロの顧客には3のスコア、注文が1の顧客には2の値、注文が2つ以上の顧客、またはリピート顧客には1を割り当て これにより、周波数メトリックが得られます。 次に、このプロセスを最近のものと金銭的なものに繰り返します。 最終的には、3つの価値、各顧客がいかに価値があるかを説明するRFMの各柱に1つずつ、1つが最高であるということになります。なぜRFMは重要なのですか？

なぜRFMは重要なのですか？ なぜ私は気にする必要がありますか？RFMは、顧客を最良から最悪まで迅速に並べ替えて整理することができ、顧客の行動を記述するのに非常に効果的であるため、不可欠です。 RFMスコアを使用すると、便利な顧客セグメントの多くを作成することができます。 私たちは、すべての三次元でトップスコアを持つあなたの最高の顧客であるMvpから始めます。 彼らはちょうど最近購入したので、最近と金銭的に高いスコアが、頻度が低い新しい顧客を費やしています。 反対のスペクトルでは、しばらく購入していない価値の高い解約顧客がいます。 彼らは最新性と金銭的には高いが、最新性には低いスコアになるでしょう。 最後に、すべての三次元で低いスコアを取得し、何の価値があることはほとんどありません低価値の顧客。 これらのユーザーを抑制することでマーケティングにお金を節約し、オープンとクリック率を向上させることができます。div>