渡轮客户价值评价数据

通过RFM 分析对客户进行观察和分类，可以衡量客户价值和客户创利能力，分析客户价值评价数据，将客户细分为不同价值群体，如高价值客户、良好客户、一般客户等，为后续的客户关系管理和营销活动提供基础。针对不同价值群体的客户，开展精准营销活动，如对高价值客户定向推送优惠信息、定制化服务推荐等，提高营销效果和客户转化率等。从公司售票系统，对售票和乘客数据进行采集，从数据库中提取所有相关字段的信息，例如开航日期、开航时间、航线id值、目的港的名称、票种、舱位等级、 票价、姓名、证件号等。 首先，清理数据剔除重复和错误记录，确保数据字段格式的一致性，通过分类聚合汇总，计算最近一次消费时间（R），最近一个月购票次数（F），最近一个月内消费金额（M）等。根据最近一次消费时间（R）值，最近一次消费时间距离当前的天数计算R值评分：7天以内10分，7-14天8分，14-30天6分，30-90天4分，90-120天2分,120天以上计1分；根据客户最近一个月购票总次数F值，计算F值评分：50次以上10分，50-40次8分，40-30次6分，30-20次4分，20-5次计2分，5次以下1分；根据最近一个月消费金额得到M值，计算M值评分：1000元以上10分，1000-800元8分，800-600元6分，600-400元4分，400-200元2分,200元以下计1分；根据R值评分+F值评分+M值评分对于等于20分为高价值客户，20-10分为良好客户，10分以下为一般客户。

搜集汇总

数据集介绍

特点

渡轮客户价值评价数据包含3509条记录，每月更新，用于通过RFM模型分析客户价值和分类，支持精准营销和客户关系管理。数据包括开航信息、票务信息和乘客信息，以及基于最近消费时间、频率和金额的客户评分和分类。