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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Recency Frequency and Monetary Analysis

verfasst von : David L. Olson, Georg Lauhoff

Erschienen in: Descriptive Data Mining

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Recency, Frequency, and Monetary (RFM) analysis seeks to identify customers who are more likely to respond to new offers. While lift looks at the static measure of response to a particular campaign, RFM keeps track of customer transactions by time, by frequency, and by amount.

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Literatur
Kohavi R, Parekh R (2004) Visualizing RFM segmentation. In: Proceedings of the 2004 SIAM international conference on data mining, pp 391–399
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
Metadaten
Titel
Recency Frequency and Monetary Analysis
verfasst von
David L. Olson
Georg Lauhoff
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Descriptive Data Mining

Print ISBN: 978-981-13-7180-6

Electronic ISBN: 978-981-13-7181-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-7181-3_4