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基于该房源的特征，比如位置、房型、面积、价格等，在搜索结果中适当推荐其它具有相似特征的别墅给用户。 除此之外，召回策略还包含向量召回、基于深度学习召回等方式，有兴趣的读者可以通过作者其他文章了解。 召回是从海量的物品库里快速找出用户可能感兴趣的物品的过程，它决定了推荐系统的上限。如果召回的物品与用户需求无关，那么后面的排序就算再好也无法解决用户需求。召回率越高，用户就有更多的选择空间，推荐系统就更能满足用户的需求。 除了分词、召回的处理外，搜索引擎还涉及到排序和评价等模块，读者朋友们可以通过点击下方传送门进行查看。 如何使用RFM模型和K-mens聚类，实现更有效的客户分层？ 仅仅只是从客户消费金额来分析客户是否流失，有时可能会成为曲解客户的行为。

那如何实现对用户的精细化运营，达到最有效的客户召回方式呢？本文详细解析了使用RFM模型和K-mens聚类实现更有效的客户分层，感兴趣的童鞋快来看看吧。 业务背景 不同的客户具有不同的客户价值，采取有效的方法对客户进行分类，发现客户的内在价值变化规律以及分布规律，针对不同的客户制定差别化服务政策，能够帮助企业投入最小的成本获取最大的价值。 在没有对用 爱沙尼亚电话号码列表 户进行分类的情况下，很难实现对用户的精细化运营。考虑到不同的套餐价格不同，而且在促销过程中也会有不同的折扣，如果单纯从客户消费金额来分析客户是否流失有时会曲解客户行为。 因此在对客户的分析过程中，需要根据客户最近一次的购买行为以及客户的购买频率的变化来推测客户的流失可能性，再通过客户的消费金额来判断客户的价值情况，最终指导运营决策，把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以达到最有效的客户召回方式。

而RFM模型较为动态的显示了一个客户的全部轮廓，这对据。同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值甚至是终身价值，通过对RFM三项指标的监控，可以为更多的营销决策提供支持，帮助改善经营状况。 RFM模型 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。根据美国数据库营销研究所rth Hghes的研究，最近一次消费时间间隔Reeny，消费频率Freqeny，消费金额Monetry，这三个要素构成了数据分析最好的指标，通过这个指标对用户进行分类，根据不同类别的用户进行精准营销。 最近一次消费时间间隔Reeny：近度，最近一次有效订购订单距离当前时间点的时间。