Discovering RFM Sequential Patterns From Customers' Purchasing Data

課程：45101論文研討（一）
日期：99年10月15日
時間：14:00~15:40
地點：S414
編輯：資工產碩一張金燦

演講題目：Discovering RFM Sequential Patterns From Customers' Purchasing Data
主講人： 中央大學資管系陳彥良教授

今天的演講內容主要為資料探勘上傳統的「循序樣式」(Sequential Pattern)­方法到加入金額(Monetary)要素的「RFM循序樣式」(Recency、Fre quency、Monetary Sequential Patterns)方法，藉由購物行為的資料探勘說明。

由購物行為的關聯性以「循序樣式」做資料探勘之分析，如購物者去商場上購買商品後，中間間隔一段時間後再去採購某類商品或同項商品等，經由這樣的採購行為之關聯性，做客戶端的購買行為之順序分析，可以藉由其購買的時間及頻繁度來提供客戶端不同的服務價值，但卻無法了解到購物者的貢獻度，也就是金額方面，所以經由SPM(Sequential Pattern Model)技術加入金額(Monetary)形成RFM技術作為在市場上的資料探勘應用，其中：

•R(Recency):指的是最後購買到現在的期間

–R↓:R值下降，最高的可能性是客戶的重複購買 (有可能是低價性的物品...)

•F(Frequency):在一定期間的購買次數

–F↑:頻率直向上，客戶具有較高的忠誠度

•M(Monetary):在一定時期所花的金額

–M↑:M值提升，重要的客戶

企業組織應用循序樣式探勘模型研究客戶的採購行為，為了就是要主動提供給不同等級客戶不同層次的服務模式，以滿足客戶端的需求要求，以提升營運的利基，並可藉由異常的行為監督，找出他的間隔，用來作為改善的參考依據。而此類的技術應用較常應用於網站、線上交易，商店等的查詢應用，以及分群、分類等關聯規則的資料分析。

隨然說這個學期已經開始在學習資料探勘的課程了，不過今天陳教授講授的RFM循序樣式的應用還是初次聽到，但事先打了個基礎，等到課堂上老師再次講解時就可以很容易進入了！