Eftersom den ökade betydelsen läggs på kundequity i dagens affärsmiljö fokuserar många företag på begreppet kundlojalitet och lönsamhet för att öka marknadsandelarna. Bygga framgångsrik kundrelationshantering (CRM), ett företag börjar med att identifiera kundernas verkliga värde och lojalitet eftersom kundvärdet kan ge grundläggande information för att distribuera mer riktad och personlig marknadsföring. I detta papper används kundlivslängdsvärde (CLV) för kundsegmentering av ett hälso- och skönhetsföretag. Två metoder används: i det första tillvägagångssättet används RFM-analysmetoden (Recency, Frequency, and Monetary) för att segmentera kunderna, och i det andra tillvägagångssättet används den föreslagna utvidgade RFM-analysmetoden med ytterligare en parameter – så kallad Count Item. Jämförande resultat av dessa metoder, visar att tillägg av antal Post som en ny parameter till RFM-metoden inte gör någon skillnad för klusterresultat, så CLV beräknas baserat på viktad RFM-metod för varje segment. Resultaten av beräknade CLV för olika segment kan användas för att förklara marknadsförings- och försäljningsstrategier av företaget.
Upphovsmän REF tillämpade K-means klustermetod för kundsegmentering för att mäta CLV för varje segment.
Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study
{'venue': 'WCIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}