RFM模型数据处理结果分析（回答网友的问题）

    玩家生命周期 早些时候，有位同行给了一个基于RFM的分析报告，但是不太明白上述用户中的3，4，5类为什么占比非常少，但是生命周期却非常长。 下面是我的一些观点（由于不清楚具体的产品，只知道大概的类别是社交游戏）： 首先，使用了基于玩家充值的RFM分析，并把用户分成了8类，经过分析发现刚才上述的规律，那么我们具体来看。 3类用户：高充值、远期、高频率（用户量4.38%，生命周期15） 既然和

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