一、功能介绍
智能分群是通过分析店铺客户的最近消费时间（R）、消费频次（F）、消费金额（M），可有效将店铺客户分层，消费频次越大、消费金额越高的客户，其客户生命价值（LTV）越大。通过营销活动、会员体系、精准人群运营，可有效提升客户贡献。
RFM模型的含义：
R：最近一次消费(Recency)，最近一次消费是指客户上一次购买的时间。理论上来说，上一次消费时间越近的客户是越优质的客户，该部分客户与店铺的关系更加紧密，更加容易触达；距离当前上一次消费越远的客户，越有流失的风险。
F：消费频率(Frequency)，消费频率是指顾客在限定期间内所购买的次数。可以说最常购买的客户，是满意度最高的客户，也是忠诚度较高的客户。提升客户的购买频率意味着提高客户终身价值的贡献。
M：消费金额(Monetary)，消费金额是指客户购买商品支付的订单金额。消费金额是客户贡献的最直接的体现，我们所做的所有运营活动都是为了提升客户的消费金额。
二、使用场景
1、小盐是韩都衣舍的客户运营专员，她的运营核心目标，是将低频买家变为高频买家，将消费低的买家变为消费高的买家。在做周运营计划时，她都会先了解整体客户消费分布，再深入看每个等级会员消费分布情况，去制定对应的运营活动，并在活动后，查看数据变化情况。
2、小盐在9月1日~9月7日配置了优惠券、限时折扣、优惠套餐等活动，希望在活动月冲刺店铺销售额。活动前，小盐对近期消费了1次的客户，按照不同消费能力、营销兴趣进行了消息触达，对这批客户进行激活营销。活动结束后，小盐回去了解下客户消费特征是否如预期有了改变，进而复盘活动效果。
3、老王开了一家线上果蔬好物推荐商城，40多岁的他，把家乡的特产搬到了网上，并逐渐卖出了名堂，积累了一批老买家。老王也想搭建自己的会员体系，分层运营，但是并没有好的方法和思路，他需要运营案例与工具的协助。
三、功能路径
美业电脑端后台 - 客户 - 客户运营 - 智能分群
四、算法介绍
目前系统提供两种算法，系统算法适用于所有商家；自定义算法适合于有专业数据运营团队，熟悉了解RFM模型的商家。
1、系统算法：根据当前店铺的运营情况，将店铺内所有有消费客户的R、F、M三个值从小到大排序，取其中的均值作为参考值，再将每一个客户的R、F、M值与标准值进行对比，高于等于参考值则计为1，低于参考值则计为0，由此我们可以根据得分，得到以下8个分类结果：
2、自定义算法：通过自定义设置RFM三个指标的分段，和每个分段的分值；系统根据自定义的得分规则，将所有客户根据规则进行打分，取其中的均值得分作为参考值，再每一个客户的R、F、M得分与参考值进行对比，高于等于参考值则计为1，低于参考值则计为0，同样得出以上8个分类结果。
五、功能说明
1、系统将默认采用系统算法对店铺内所有客户进行分群，分群数据将每日定时更新。
2、点击自定义设置可以根据店铺情况自定义配置。
3、点击相应人群，可以查看人群详情，并对人群进行发券、发短信、导出等操作。
