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个性化活动可实现 更有效的客户获取营销策略：让我们回到 RFM 矩阵，这是电子商务中最有效的受众细分和分析模型之一。

在之前的一篇文章中，我们有机会从理论角度探索该模型，了解其与更传统的分析和分割模型相比的潜力。事实上，与后者不同，RFM矩阵模型考虑了整个受众的历史和行为数据，而不是基于一般人口统计数据或代表性样本。正是由于这种性质，这种类型的分析和细分模型可以让我们更深入地了解客户，并能够识别最有趣的集群，以便在这些集群上部署有 土耳其 whatsapp 号码数据 效的隔离策略，以提高他们的客户终身价值。

我最好的客户是谁？
哪些客户可能更“倾向于”以更高的价格购买？
哪些客户可以保留？
但是，哪些人更有可能不从我们的商店购买？
这些只是我们使用 RFM 矩阵对受众进行彻底分析后可以回答的一些问题。但让我们详细探讨一下可以识别的一些集群以及我们可以为每个集群部署的策略。

RFM 矩阵：高级分析和细分
正如我们已经提到的，RFM 模型基于三个不同的变量：

新近度 (Recency)：表示距离客户上次购买的天数；
频率：确定在给定时间段（通常是一年）内下达的订单数量；
货币 价值：指顾客在一定时期内消费的总金额，同样以年份为参考。