甄选茶叶旗舰店客户分类原始数据（甄选好茶）

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本文目录一览：

• 1、RFM模型分析与客户细分
• 2、卖茶叶一般怎么找客户
• 3、定类数据和原始数据区别

RFM模型分析与客户细分

RFM模型：R（Recency）表示客户最近一次购买的时间有多远，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数，M （Monetary）表示客户在最近一段时间内购买的金额。

M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。 M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。

RFM模型是一种常用的客户价值分析方法，它通过分析客户的最近一次购买时间、购买频率和购买金额三个指标，对客户进行价值细分。

RFM模型研究客户价值情况，最终将客户分成8个不同的类别（8种用户类型）。

卖茶叶一般怎么找客户

1、卖茶叶找客户可以从以下几个方面入手：网络平台、异业联盟、人脉关系、会员营销、地面活动。网络平台：利用网络搜索引擎、社交媒体、行业论坛等平台寻找潜在客户。

2、首先，就是要在平时和到店进行消费的客户建立好关系，特别是一些超市、餐饮饭店、本地的宾馆、养生***等有大量茶叶需求的场所，都是潜在的稳定客源，要进行长期的合作联络，这样能够保证茶叶店的基本销量。

3、给顾客提供试喝机会：提供给顾客免费或付费试喝不同茶叶的机会，让客户有机会亲身品尝到茶叶鲜美的口感和香气。

4、固定渠道：人员之间推广：这个茶叶方面都有一些做法，***用售卖提成的直销模式或者***用买低送高等模式，稳定一批固定客户。这个事您正在做的事情。

定类数据和原始数据区别

1、定量型数据：区别于属性型数据（即定性型数据），其数据中数字的含义有大小之分，包括有序数据和比例数据等。

2、统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据。

3、不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。

4、定类数据和定量数据：不同学科，不同课程，不同领域，对于数据类型的定义基本一样，但称呼并不完全一样。在SPSSAU中我们将数据类型进一步整合，共分为两类，分别是定类数据和定量数据。

5、它是指数据的取值属于某个有限类别或离散型变量。定类数据通常以文本、符号或数字的形式呈现，但这些值并不具有数值意义或数量级。

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