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2023 | OriginalPaper | Chapter

4. Aktualität, Häufigkeit und Geldwertanalyse (Recency, Frequency, und Monetary Analyse)

Authors : David L. Olson, Georg Lauhoff

Published in: Deskriptives Data-Mining

Publisher: Springer Nature Switzerland

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Zusammenfassung

Mit der RFM-Analyse (Recency, Frequency, and Monetary) wird versucht, Kunden zu identifizieren, die mit höherer Wahrscheinlichkeit auf neue Angebote reagieren. Das Pareto Prinzip besagt, das 80 % des Verkaufes von 20 % der Kunden kommt. Darum ist es so wichtig, diese Kunden zu identifizieren. In der RFM Analyse werde diese mit drei Parametern. Doch das Prinzip ist sehr allgemein. Man sucht drei wichtige Messungen, um sich ein Bild von der Umgebung zu machen. So kann dieses Prinzip auch auf andere Probleme angewandt werden. Während Lift das statische Maß der Reaktion auf eine bestimmte Kampagne betrachtet, verfolgt RFM die Kundentransaktionen nach Zeit, Häufigkeit und Betrag.

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Literature
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Miglautsch J (2002) Application of RFM principles: what to do with 1-1-1 customer? J Database Mark 9(4):319–324
Olson DL, Chae B (2012) Direct marketing decision support through predictive customer response modeling. Decis Support Syst 54(1):443–451CrossRef
Olson DL, Cao Q, Gu C, Lee D-H (2009) Comparison of customer response models. Serv Bus 3(2):117–130CrossRef
Yang ZX (2004) How to develop new approaches to RFM segmentation. J Target Measur Anal Mark 13(1):50–60CrossRef
Metadata
Title
Aktualität, Häufigkeit und Geldwertanalyse (Recency, Frequency, und Monetary Analyse)
Authors
David L. Olson
Georg Lauhoff
Copyright Year
2023
Book
Deskriptives Data-Mining

Print ISBN: 978-3-031-21273-4

Electronic ISBN: 978-3-031-21274-1

Copyright Year: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-21274-1_4

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