聰明的營銷人員知道“了解客戶”的重要性。營銷人員不僅要著眼于創(chuàng)造更多的點(diǎn)擊量，還必須遵循從提高點(diǎn)擊率（CTR）轉(zhuǎn)變?yōu)樘岣弑Ａ?，忠誠度并建立客戶關(guān)系的新范式。與其將整個(gè)客戶群作為一個(gè)整體進(jìn)行分析，不如將其劃分為同類群體，了解每個(gè)群體的特征，并使他們參與相關(guān)的活動(dòng)，而不是僅根據(jù)客戶年齡或地理位置進(jìn)行客戶細(xì)分。而RFM分析是市場(chǎng)營銷人員分析客戶行為的非常流行、非常簡(jiǎn)單、非常有效的客戶細(xì)分方法之一。

什么是RFM分析？

R（Recency）最近一次消費(fèi)時(shí)間：表示用戶最近一次消費(fèi)距離現(xiàn)在的時(shí)間。消費(fèi)時(shí)間越近的客戶價(jià)值越大。1年前消費(fèi)過的用戶肯定沒有1周前消費(fèi)過的用戶價(jià)值大。
F（Frequency）消費(fèi)頻率：消費(fèi)頻率是指用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)購買商品的次數(shù)，經(jīng)常購買的用戶也就是熟客，價(jià)值肯定比偶爾來一次的客戶價(jià)值大。
M（Monetary）消費(fèi)金額：消費(fèi)金額是指用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)消費(fèi)的總金額，體現(xiàn)了消費(fèi)者為企業(yè)創(chuàng)利的多少，自然是消費(fèi)越多的用戶價(jià)值越大。

 

簡(jiǎn)言之，RFM代表近度，頻率和額度，每個(gè)值都與某些關(guān)鍵客戶特征相對(duì)應(yīng)。這些RFM指標(biāo)是客戶行為的重要指標(biāo)，因?yàn)轭l率和額度會(huì)影響客戶的生命周期價(jià)值，新近度會(huì)影響保留率，而保留率是忠誠度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

如果是缺乏金錢交易方面的業(yè)務(wù)，例如收視率，讀者人數(shù)等，可以使用"Engagement "(參與度)參數(shù)代替消費(fèi)金額因素。如官網(wǎng)的訪問頻次，微信的交互情況，郵件打開率等。這將導(dǎo)致使用RFE 而不是 RFM。此外，可以根據(jù)指標(biāo)例如跳出率，訪問時(shí)長，訪問的頁面數(shù)，每頁所花費(fèi)的時(shí)間等來將Engagement參數(shù)定義為一個(gè)綜合值。

RFM因素闡明了以下事實(shí)：
• 購買的時(shí)間越近，顧客對(duì)促銷的反應(yīng)越積極
• 顧客購買的頻率越高，他們就越投入和越滿意
• 貨幣價(jià)值區(qū)分了大筆支出的消費(fèi)者和低價(jià)值的購買者

通過RFM分析，可以幫助營銷人員實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分；衡量客戶價(jià)值和客戶利潤創(chuàng)收能力；識(shí)別好的客戶；指定個(gè)性化的溝通和營銷服務(wù)；為更多的營銷決策提供有力支持。

如何實(shí)施用于客戶細(xì)分的RFM分析
RFM分析可幫助營銷人員找到以下問題的答案：
• 誰是您更好的客戶？
• 導(dǎo)致客戶流失率提升的客戶是哪些？
• 誰有潛力成為有價(jià)值的客戶？
• 你的哪些客戶可以保留?
• 您哪些客戶更有可能對(duì)參與度活動(dòng)做出響應(yīng)？

 

RFM分析示例

讓我們通過一個(gè)客戶交易的樣本數(shù)據(jù)集來演示一個(gè)基本的RFM分析是如何工作的：

 

表1：客戶交易數(shù)據(jù)集示例（包含15個(gè)客戶交易數(shù)據(jù)的近度，頻率和額度。）

為了對(duì)此示例進(jìn)行RFM分析，讓我們看看如何根據(jù)每個(gè)RFM屬性分別對(duì)客戶進(jìn)行排名，然后對(duì)這些客戶進(jìn)行評(píng)分。

假設(shè)我們使用RFM值從1到5對(duì)這些客戶進(jìn)行排序。

讓我們首先根據(jù)“Recency”對(duì)客戶進(jìn)行排名，如下表所示：

 

如上表所示，我們按“Recency”（近度）對(duì)客戶進(jìn)行了排序，更新的購買者排在首位。由于為客戶分配的分?jǐn)?shù)是1-5，因此前20％的客戶（客戶ID為12、11、1）的“Recency”分?jǐn)?shù)為5，接下來的20％（客戶ID為15、2、7）的分?jǐn)?shù)為4 ， 以此類推。

同樣，我們可以根據(jù)客戶購買從高到低的“Frequency”（頻率）對(duì)其進(jìn)行排序，將前20％的“Frequency”得分分配為5，依此類推。對(duì)于“Monetary”（額度）因素，對(duì)前20％的客戶（消費(fèi)更多的）分配5分，更低的20％得分為1。這些F和M得分總結(jié)如下：

RFM得分
我們可以將這些客戶的R、F和M排名結(jié)合起來得到一個(gè)匯總的RFM得分。下表中顯示的該RFM得分是各個(gè)R，F(xiàn)和M得分的平均值，是通過對(duì)每個(gè)RFM屬性賦予相等的權(quán)重來獲得的。

這種簡(jiǎn)單的將客戶從1-5排序的方法會(huì)產(chǎn)生125個(gè)不同的RFM單元(5x5x5)，范圍從111（低）到555（高）。每個(gè)RFM單元的大小不同，依據(jù)客戶的關(guān)鍵習(xí)慣，捕獲在RFM得分中以得出客戶細(xì)分。然后營銷人員依據(jù)不同得分的細(xì)分客戶制定相應(yīng)的策略。

 

但是，顯然的，針對(duì)不同行業(yè)的企業(yè)如果僅根據(jù)他們的購買或參與行為將每個(gè)客戶的R，F(xiàn)和M得分平均以獲得RFM細(xì)分市場(chǎng)并不公平。因此，根據(jù)您的業(yè)務(wù)性質(zhì)，您可以增加或減少每個(gè)RFM變量的相對(duì)重要性，以得出分?jǐn)?shù)。例如：
• 在耐用消費(fèi)品行業(yè)，每筆交易的Monetary通常較高，但Frequency和Recency較低。例如，你不能指望客戶每月購買一臺(tái)冰箱或空調(diào)。在這種情況下，市場(chǎng)營銷人員應(yīng)該更重視Monetary和Recency方面，而不是Frequency方面。
• 在時(shí)裝/化妝品等零售業(yè)務(wù)中，每月搜索和購買產(chǎn)品的客戶將有更高的Recency和Frequency得分而不是Monetary得分。因此，可以通過給R和F得分賦予比M更大的權(quán)重來計(jì)算RFM得分。
• 對(duì)于視頻平臺(tái)等內(nèi)容apps，追劇狂人相比一般消費(fèi)者擁有更長的觀看時(shí)長。對(duì)于這些狂熱者，“參與度”和Frequency可以比Recency給予更多的重視，而對(duì)于一般人群，可以對(duì)Recency和Frequency給予比參與度更高的權(quán)重，以得出RFE得分。

 

還有一個(gè)問題是：如果每個(gè)RFM單元都被視為一個(gè)細(xì)分，那么營銷人員將無法單獨(dú)分析所有這125個(gè)客戶細(xì)分市場(chǎng)。因此，通常采用的RFM模型是將這三個(gè)維度指標(biāo)劃分到三維正方體中。

 

RFM模型
通常，我們通過三維正方體來可視化RFM分析。這使用戶可以更輕松地理解得分，以提供更易于管理和直觀的細(xì)分。

如上面的RFM模型所示，因?yàn)橛腥齻€(gè)變量，所以要使用三維坐標(biāo)系進(jìn)行展示，X軸表示Recency，Y 軸表示Frequency，Z軸表示Monetary，坐標(biāo)系的8個(gè)象限分別表示8類用戶（重要價(jià)值客戶、重要保持客戶、重要發(fā)展客戶、重要挽留客戶、一般價(jià)值客戶、一般保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般挽留客戶）。

現(xiàn)在，讓我們討論如何解釋RFM細(xì)分，以了解這些用戶的行為，并提出一些有效的營銷策略。

分析RFM細(xì)分
讓我們來探究幾個(gè)有趣的部分：
• 重要價(jià)值客戶是您的更佳客戶，他們是那些更新購買，更常購買，并且花費(fèi)更多的消費(fèi)者。獎(jiǎng)勵(lì)這些客戶，他們可以成為新產(chǎn)品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。
• 重要發(fā)展客戶是您的近期客戶，他們的平均頻率很高，并且花費(fèi)了很多錢。提供會(huì)員或忠誠度計(jì)劃或推薦相關(guān)產(chǎn)品以實(shí)現(xiàn)向上銷售并幫助他們成為您的忠實(shí)擁護(hù)者和高價(jià)值客戶。
• 重要保持客戶是指那些經(jīng)常購買、花費(fèi)巨大，但近期沒有購買的客戶。向他們發(fā)送個(gè)性化的重新激活活動(dòng)以重新連接，并提供續(xù)訂和有用的產(chǎn)品以鼓勵(lì)再次購買。
• 重要挽回客戶的客戶是那些曾經(jīng)經(jīng)常光顧并購買但近期沒有光顧的顧客。通過相關(guān)的促銷活動(dòng)帶回他們，并進(jìn)行調(diào)查以找出問題所在，避免將其輸給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

結(jié)束語
RFM是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶細(xì)分技術(shù)，可幫助營銷人員做出更明智的戰(zhàn)略性決策。它使?fàn)I銷人員能夠快速識(shí)別用戶并將其細(xì)分為同類群體，并針對(duì)他們制定差異化和個(gè)性化的營銷策略。這反過來又提高了用戶的參與度和留存率。通常，數(shù)據(jù)分析師會(huì)借助CRM系統(tǒng)或者BI工具來進(jìn)行RFM分析以實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分。

持續(xù)關(guān)注我們以了解如何使用RFM分析來對(duì)各個(gè)客戶細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)行趨勢(shì)分析，更改不需要的細(xì)分行為，同時(shí)獲得活動(dòng)策略，專業(yè)提示和建議以衡量每個(gè)RFM細(xì)分市場(chǎng)的活動(dòng)成功率。