基于RFM模型的用户公共交通乘车行为分析数据

采集公共交通全渠道用户乘车行为数据，开展全域用户精细化客户关系管理、差异化运营服务及公共交通资源优化配置工作。本数据依托用户最近一次乘车时间间隔（R）、指定周期内乘车频次（F）、指定周期内乘车金额（M）三大核心维度，应用RFM模型完成全品类用户价值评级，精准划分高价值客户、核心客户与基础客户层级，实现不同卡种、不同出行特征用户的标准化价值分类。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集采集公共交通全渠道用户乘车行为数据，围绕最近一次乘车时间间隔、指定周期内乘车频次与乘车金额三个维度，运用RFM模型对用户进行价值评级，精准划分高价值客户、核心客户与基础客户层级，实现不同卡种和出行特征用户的标准化价值分类，以支持全域用户精细化客户关系管理、差异化运营服务及公共交通资源优化配置。