本案例通过RFM分析与CLTV预测，优化电商客户细分与营销策略。利用BG-NBD和Gamma-Gamma模型，识别高价值客户和流失风险，预计首年营销成本降低15%，客户LTV提升25%。
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本文介绍了Cohort analysis、RFM用户分层模型和Kmeans用户聚类模型的实施过程，包括数据处理和分析，得到了群组分析矩阵、留存率矩阵、金额群组分析矩阵和RFM模型的结果。同时，还介绍了计算用户回访速度的方法和K-means聚类模型的分群和可视化展示。
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