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為什么要做RFM模型分析 (Why)

一個(gè)聰明的營(yíng)銷者懂得“了解你的客戶”的重要性。營(yíng)銷人員不能僅關(guān)注于產(chǎn)生更多的點(diǎn)擊量，他們必須遵循從增加點(diǎn)擊率到保持、忠誠(chéng)和建立客戶關(guān)系的模式轉(zhuǎn)變。
與其把整個(gè)客戶群作為一個(gè)整體來(lái)分析，不如把他們分成同質(zhì)化的群體，了解每個(gè)群體的特點(diǎn)，讓他們參與相關(guān)的活動(dòng)，而不是僅僅根據(jù)客戶的年齡或地理位置來(lái)細(xì)分。
接下來(lái)介紹的RFM模型是最受歡迎的、易于使用的和有效的客戶細(xì)分方法之一，它使市場(chǎng)營(yíng)銷人員能夠分析客戶行為。

什么是RFM模型 (What)

定義：RFM代表最近消費(fèi)、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額，每一個(gè)都對(duì)應(yīng)一些關(guān)鍵的客戶特征。這些RFM指標(biāo)是客戶行為的重要指標(biāo)，因?yàn)橄M(fèi)頻次和消費(fèi)金額代表著用戶生命周期的價(jià)值，最近消費(fèi)影響留存率(一種度量客戶忠誠(chéng)度的指標(biāo))。
RFM分析是最受歡迎的、易于使用的和有效的客戶細(xì)分方法之一，它使市場(chǎng)營(yíng)銷人員能夠分析客戶行為。
R (Recency）：最近一次交易時(shí)間間隔?；谧罱淮谓灰兹掌谟?jì)算的得分，距離當(dāng)前日期越近，得分越高。如5分制。反映客戶交易活躍度。
F (Frequency) : 客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)交易次數(shù)?；诮灰最l率計(jì)算的得分，交易頻率越高，得分越高。如5分制。反映客戶交易活躍度。
M (MonetaryValue) : 客戶最近一段時(shí)間內(nèi)交易金額?；诮灰捉痤~計(jì)算的得分，交易金額越高，得分越高。如5分制。反映客戶價(jià)值。

【注意哦！】
如果是不以金錢作為度量用戶標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)，如觀眾、讀者或以沖浪為導(dǎo)向的產(chǎn)品，可以使用參與度作為指標(biāo)，而不是金錢。進(jìn)而使用RFE (RFM的一種變體)。此外，此度量參數(shù)可以替換為基于彈跳率、用戶訪問(wèn)持續(xù)時(shí)間、訪問(wèn)的頁(yè)面數(shù)量、每個(gè)頁(yè)面停留的時(shí)間等指標(biāo)的復(fù)合值。

RFM 作用

RFM因素說(shuō)明以下幾個(gè)方面:

購(gòu)買的時(shí)間越近，顧客對(duì)促銷的反應(yīng)就越快
顧客購(gòu)買的頻率越高，他們的參與度和滿意度就越高
可以將消費(fèi)金額“大手大腳”的高價(jià)值用戶與低價(jià)值的購(gòu)買者區(qū)分開(kāi)來(lái)

RFM模型是如何實(shí)現(xiàn)用戶客戶細(xì)分的 (How)

RFM分析幫助營(yíng)銷人員找到以下問(wèn)題的答案:

誰(shuí)是你最好的（最具價(jià)值的）客戶?
那些客戶即將流失?
潛在的價(jià)值客戶
你的哪些客戶需要維持?
你的哪些客戶最有可能積極參與活動(dòng)?

RFM 例子 (Example)

讓我們通過(guò)一個(gè)客戶事務(wù)的示例數(shù)據(jù)集來(lái)演示RFM如何工作:

【說(shuō)明】表1 15個(gè)客戶的交易記錄，包含客戶ID、最近消費(fèi)（天）、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額。

為了對(duì)這個(gè)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)這些客戶進(jìn)行排序，從而對(duì)他們進(jìn)行評(píng)分。
假設(shè)我們使用RFM值將這些客戶從1到5進(jìn)行排序。
首先我們使用Recency（最近消費(fèi)）進(jìn)行排名，如下表所示:

如上表所示，我們根據(jù)最近消費(fèi)的情況（升序）對(duì)顧客進(jìn)行了分類，最近的顧客在最上面。由于客戶的評(píng)分范圍為1-5，所以前20%的客戶(客戶12、11、1)的評(píng)分為5，后20%的客戶(后3名客戶15、2、7)的最新評(píng)分為4，依此類推。
類似地，我們可以根據(jù)消費(fèi)頻次(從最頻繁到最不頻繁)對(duì)客戶進(jìn)行排序，將消費(fèi)最頻繁的20%的客戶頻分為5，等等。在消費(fèi)金額方面，排名前20%的顧客(“揮金如土的人”)將得到5分，排名后20%的顧客得到1分。這些F和M的分?jǐn)?shù)匯總?cè)缦?

RFM 評(píng)分

最后，我們可以通過(guò)結(jié)合客戶的單個(gè)屬性R、F和M的排名對(duì)這些客戶進(jìn)行排序，從而得到一個(gè)聚合的RFM評(píng)分。在下表中顯示的這個(gè)RFM分?jǐn)?shù)，只是通過(guò)為每個(gè)RFM屬性賦予相同的權(quán)重而獲得的單個(gè)R、F和M分?jǐn)?shù)的平均值。

但是上述的RFM模型劃分存在一個(gè)問(wèn)題，現(xiàn)實(shí)生活中，直接將這三者取平均，實(shí)際上會(huì)存在他們的權(quán)重是一致的，而真正的業(yè)務(wù)會(huì)考慮諸多因素，且每個(gè)因素的影響度也是不同的（即應(yīng)該賦予不同的權(quán)重，而不是簡(jiǎn)單的平均）。
根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景性質(zhì)，我們可以增加或減少每個(gè)RFM變量的相對(duì)重要性，以獲得最終得分。

例如:
在耐用消費(fèi)品業(yè)務(wù)中，每筆交易的貨幣價(jià)值通常較高，但消費(fèi)頻次和近期性較低。例如，你不能指望顧客每月購(gòu)買冰箱或空調(diào)。在這種情況下，我們可以在計(jì)算RFM Score的時(shí)候賦予消費(fèi)金額（M）和最近消費(fèi)（R）更高的權(quán)重，減小消費(fèi)頻次（F）的比重。
在銷售服飾/化妝品的零售業(yè)務(wù)中，每個(gè)月搜索和購(gòu)買產(chǎn)品的客戶的近況和消費(fèi)頻次要高于消費(fèi)金額。因此，RFM Score可以通過(guò)給予R和F分?jǐn)?shù)比M更多的權(quán)重來(lái)計(jì)算。
對(duì)于像騰訊視頻、優(yōu)酷這樣的內(nèi)容應(yīng)用程序，一個(gè)狂熱的觀看者的會(huì)話時(shí)間將比一個(gè)定期觀看的主流消費(fèi)者的會(huì)話時(shí)間更長(zhǎng)。對(duì)于前者，觀看數(shù)量和觀看頻率比近期觀看更重要，而對(duì)于主流消費(fèi)者，近期觀看和觀看頻率比觀看數(shù)量更重要，從而得到RFE分?jǐn)?shù)（RFM的變體）。

一種較為簡(jiǎn)單的解決方法是：將客戶從1-5劃分為最多125個(gè)不同的RFM分?jǐn)?shù)(5x5x5)，范圍從111(最低)到555(最高)。每個(gè)RFM單元的大小不同，根據(jù)客戶在RFM評(píng)分中獲得的關(guān)鍵習(xí)慣，彼此之間也會(huì)有所不同。顯然，如果每個(gè)RFM單元都被認(rèn)為是一個(gè)獨(dú)立部分，那么市場(chǎng)營(yíng)銷人員就不能單獨(dú)分析所有的125個(gè)部分，而且很難而且難以想象這個(gè)虛擬的3D立方體!

【Note】
通常，RFM的消費(fèi)金額（觀看時(shí)長(zhǎng)/數(shù)量等等）被視為匯總交易或匯總訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)的聚合度量。因此，這125個(gè)RFM片段通過(guò)使用R和F分?jǐn)?shù)被減少到25個(gè)片段。

RFM 分析 (Analysis)

現(xiàn)在，讓我們討論如何解釋RFM模型所劃分的用戶層次，以了解這些用戶的行為，并推薦一些有效的營(yíng)銷策略。

讓我們來(lái)探究幾個(gè)有意思的部分:

“冠軍” : 即最好的顧客，他們是最近買的，最經(jīng)常買的，也是花錢最多的。
策略 : 給予客戶獎(jiǎng)勵(lì)（如發(fā)放優(yōu)惠券等）。他們可以成為新產(chǎn)品的早期使用者，這將有助于提升品牌。

潛在的忠誠(chéng)者：即最近的客戶，平均頻率和誰(shuí)花了一大筆錢。
策略：提供會(huì)員資格或忠誠(chéng)度計(jì)劃，或推薦相關(guān)產(chǎn)品來(lái)吸引他們，幫助他們成為忠誠(chéng)者或擁護(hù)者。

新客戶：雖然擁有較高的RFM評(píng)分，但不經(jīng)常購(gòu)物。
策略：開(kāi)始建立與這些客戶的關(guān)系，提供入會(huì)支持和特殊優(yōu)惠，以增加他們的訪問(wèn)。

有風(fēng)險(xiǎn)的客戶：即經(jīng)常購(gòu)買且消費(fèi)金額高，但最近沒(méi)有購(gòu)物的客戶。
策略：發(fā)送個(gè)性化的激活活動(dòng)來(lái)重新建立聯(lián)系，并提供更新和有用的產(chǎn)品來(lái)鼓勵(lì)他們?cè)俅钨?gòu)買。

不能失去的：是那些過(guò)去經(jīng)常光顧和購(gòu)買，但最近沒(méi)有光顧的客戶。
策略：用相關(guān)的促銷活動(dòng)把他們帶回來(lái)，進(jìn)行調(diào)查，找出哪里出了問(wèn)題，避免把他們輸給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

總結(jié) (Conclusion)

RFM是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶細(xì)分技術(shù)，幫助營(yíng)銷人員做出戰(zhàn)術(shù)決策。它使?fàn)I銷人員快速識(shí)別和細(xì)分用戶到同質(zhì)化的群體，并針對(duì)他們的差異化和個(gè)性化的制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。同時(shí)提高了用戶的參與度和保留率。正所謂哲學(xué)之中的 “相互作用，相互促進(jìn)”嘛。