痛點
資源有限，判斷卻靠經驗
業務資源有限，卻靠經驗判斷誰是重要客戶。
既有模型跑在舊環境，難以更新或加入新指標。
分析結果停在報告裡，業務端用不上。
我們怎麼做
從模型到日常使用
客戶價值分群
RFM 分群，可依產業加入自訂指標，例如企業規模標記、互動頻率。
雲端化與自動重訓
將模型遷移至雲端，建立自動重新訓練與監控機制。
結果直達第一線
結果接入 BI 報表或 AI 智能助理，業務不用懂模型也能用。
適用情境
常見應用
客戶
高價值客戶識別與流失預警
提早找出值得深耕與需要挽回的客戶。
行銷
行銷名單分群與資源分配
依分群設計不同的溝通與預算。
常見問題
常見問題
什麼是 RFM 分群？
依客戶最近一次購買（Recency）、購買頻率（Frequency）與消費金額（Monetary）分群，也可依產業加入自訂指標，例如企業規模標記。
需要多少資料才能做預測？
視預測目標而定，通常需要一段期間的交易或互動紀錄；我們會先評估資料是否足夠，再決定模型方向。
模型結果如何讓業務使用？
結果可接入 BI 報表或 AI 智能助理，業務直接查看分群名單，或用自然語言查詢。
接下來可以看
用你的資料試算一次客戶分群
預約諮詢，我們協助確認資料是否足夠。