RFM模型是指什么?RFM模型的具體內(nèi)容、應(yīng)用及意義
一、RFM模型是指什么
RFM模型是Recency、Frequency、Monetary三個(gè)英文單詞的縮寫,是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。該機(jī)械模型通過(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。
R→Recency 最近一次消費(fèi)
F→Frequency 消費(fèi)頻率
M→Monetary 消費(fèi)金額
二、RFM模型的內(nèi)容
1、最近一次消費(fèi) (Recency)
(1)、定義
最近一次消費(fèi)意指上一次購(gòu)買的時(shí)候——顧客上一次是幾時(shí)來(lái)店里、上一次根據(jù)哪本郵購(gòu)目錄購(gòu)買東西、什么時(shí)候買的車,或在你的超市買早餐最近的一次是什么時(shí)候。
理論上,上一次消費(fèi)時(shí)間越近的顧客應(yīng)該是比較好的顧客,對(duì)提供即時(shí)的商品或是服務(wù)也最有可能會(huì)有反應(yīng)。營(yíng)銷人員若想業(yè)績(jī)有所成長(zhǎng),只能靠偷取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)占有率,而如果要密切地注意消費(fèi)者的購(gòu)買行為,那么最近的一次消費(fèi)就是營(yíng)銷人員第一個(gè)要利用的工具。歷史顯示,如果我們能讓消費(fèi)者購(gòu)買,他們就會(huì)持續(xù)購(gòu)買。這也就是為什么,0至3個(gè)月的顧客收到營(yíng)銷人員的溝通信息多于3至6個(gè)月的顧客。
(2)、描述
消費(fèi)的過(guò)程是持續(xù)變動(dòng)的。在顧客距上一次購(gòu)買時(shí)間滿一個(gè)月之后,在數(shù)據(jù)庫(kù)里就成為消費(fèi)為兩個(gè)月的客戶。反之,同一天,消費(fèi)為3個(gè)月前的客戶作了其下一次的購(gòu)買,他就成為消費(fèi)為一天前的顧客,也就有可能在很短的期間內(nèi)就收到新的折價(jià)信息。
(3)、功能
消費(fèi)的功能不僅在于提供的促銷信息而已,營(yíng)銷人員的消費(fèi)報(bào)告可以監(jiān)督事業(yè)的健全度。優(yōu)秀的營(yíng)銷人員會(huì)定期查看消費(fèi)分析,以掌握趨勢(shì)。月報(bào)告如果顯示上一次購(gòu)買很近的客戶,(消費(fèi)為1個(gè)月)人數(shù)如增加,則表示該公司是個(gè)穩(wěn)健成長(zhǎng)的公司;反之,如上一次消費(fèi)為一個(gè)月的客戶越來(lái)越少,則是該公司邁向不健全之路的征兆。
(4)、重要指標(biāo)
消費(fèi)報(bào)告是維系顧客的一個(gè)重要指標(biāo)。買過(guò)你的商品、服務(wù)或是曾經(jīng)光顧你商店的消費(fèi)者,是最有可能再向你購(gòu)買東西的顧客。再則,要吸引一個(gè)幾個(gè)月前才上門的顧客購(gòu)買,比吸引一個(gè)一年多以前來(lái)過(guò)的顧客要容易得多。營(yíng)銷人員如接受這種強(qiáng)有力的營(yíng)銷哲學(xué)——與顧客建立長(zhǎng)期的關(guān)系而不僅是賣東西,會(huì)讓顧客持續(xù)保持往來(lái),并贏得他們的忠誠(chéng)度。
RFM模型
2、消費(fèi)頻率 (Frequency)
(1)、定義
消費(fèi)頻率是顧客在限定的期間內(nèi)所購(gòu)買的次數(shù)。我們可以說(shuō)最常購(gòu)買的顧客,也是滿意度最高的顧客。如果相信品牌及商店忠誠(chéng)度的話,最常購(gòu)買的消費(fèi)者,忠誠(chéng)度也就最高。增加顧客購(gòu)買的次數(shù)意味著從競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手處偷取市場(chǎng)占有率,由別人的手中賺取營(yíng)業(yè)額。
(2)、分類
根據(jù)這個(gè)指標(biāo),我們又把客戶分成五等分,這個(gè)五等分分析相當(dāng)于是一個(gè)"忠誠(chéng)度的階梯"(loyalty ladder),如購(gòu)買一次的客戶為新客戶,購(gòu)買兩次的客戶為潛力客戶,購(gòu)買三次的客戶為老客戶,購(gòu)買四次的客戶為成熟客戶,購(gòu)買五次及以上則為忠實(shí)客戶。其訣竅在于讓消費(fèi)者一直順著階梯往上爬,把銷售想象成是要將兩次購(gòu)買的顧客往上推成三次購(gòu)買的顧客,把一次購(gòu)買者變成兩次的。
(3)、數(shù)據(jù)分析
影響復(fù)購(gòu)的核心因素是商品,因此復(fù)購(gòu)不適合做跨類目比較。比如食品類目和美妝類目:食品是屬于"半標(biāo)品",產(chǎn)品的標(biāo)品化程度越高,客戶背叛的難度就越小,越難形成忠實(shí)用戶;但是相對(duì)美妝,食品又屬于易耗品,消耗周期短,購(gòu)買頻率高,相對(duì)容易產(chǎn)生重復(fù)購(gòu)買,因此跨類目復(fù)購(gòu)并不具有可比性。
3、消費(fèi)金額 (Monetary)
消費(fèi)金額是所有數(shù)據(jù)庫(kù)報(bào)告的支柱,也可以驗(yàn)證"帕雷托法則"(Pareto's Law)——公司80%的收入來(lái)自20%的顧客。它顯示出排名前10%的顧客所花費(fèi)的金額比下一個(gè)等級(jí)者多出至少2倍,占公司所有營(yíng)業(yè)額的40%以上。如看累計(jì)百分比的那一欄,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有40%的顧客貢獻(xiàn)公司總營(yíng)業(yè)額的80%;而有60%的客戶占營(yíng)業(yè)額的90%以上。最右的一欄顯示每一等分顧客的平均消費(fèi),表現(xiàn)最好的 10%的顧客平均花費(fèi)1195美元,而最差的10%僅有18美元 。
理論上M值和F值是一樣的,都帶有時(shí)間范圍,指的是一段時(shí)間(通常是1年)內(nèi)的消費(fèi)金額,在工作中我認(rèn)為對(duì)于一般店鋪的類目而言,產(chǎn)品的價(jià)格帶都是比較單一的,比如:同一品牌美妝類,價(jià)格浮動(dòng)范圍基本在某個(gè)特定消費(fèi)群的可接受范圍內(nèi),加上單一品類購(gòu)買頻次不高,所以對(duì)于一般店鋪而言,M值對(duì)客戶細(xì)分的作用相對(duì)較弱。
三、RFM模型的用戶分類
客戶類型與等級(jí) | R | F | M | 客戶特征 |
重要價(jià)值客戶(A級(jí)/111) | 高(1) | 高(1) | 高(1) | 最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高 |
重要發(fā)展客戶(A級(jí)/101) | 高(1) | 低(0) | 高(1) | 最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額高,但頻次不高,忠誠(chéng)度不高,很有潛力的用戶,必須重點(diǎn)發(fā)展 |
重要保持客戶(B級(jí)/011) | 低(0) | 高(1) | 高(1) | 最近消費(fèi)時(shí)間交遠(yuǎn),消費(fèi)金額和頻次都很高。 |
重要挽留客戶(B級(jí)/001) | 低(0) | 低(0) | 高(1) | 最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次不高,但消費(fèi)金額高的用戶,可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶,應(yīng)當(dāng)基于挽留措施。 |
一般價(jià)值客戶(B級(jí)/110) | 高(1) | 高(1) | 低(0) | 最近消費(fèi)時(shí)間近,頻率高,但消費(fèi)金額低,需要提高其客單價(jià)。 |
一般發(fā)展客戶(B級(jí)/100) | 高(1) | 低(0) | 低(0) | 最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額,頻次都不高。 |
一般保持客戶(C級(jí)/010) | 低(0) | 高(1) | 低(0) | 最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次高,但金額不高。 |
一般挽留客戶(C級(jí)/000) | 低(0) | 低(0) | 低(0) | 都很低 |
根據(jù)上表可以看出:
重要價(jià)值客戶(111):最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高,必須是VIP啊!
重要保持客戶(011):最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn),但消費(fèi)頻次和金額都很高,說(shuō)明這是個(gè)一段時(shí)間沒(méi)來(lái)的忠誠(chéng)客戶,我們需要主動(dòng)和他保持聯(lián)系。
重要發(fā)展客戶(101):最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額高,但頻次不高,忠誠(chéng)度不高,很有潛力的用戶,必須重點(diǎn)發(fā)展。
重要挽留客戶(001):最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次不高,但消費(fèi)金額高的用戶,可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶,應(yīng)當(dāng)給予挽留措施。
四、RFM模型的應(yīng)用
作為CRM操盤手,主要有兩種方法來(lái)分析RFM模型的結(jié)果:用基于RFM模型的劃分標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)分,用基于RFM模型的客戶評(píng)分來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)分。
1、基于RFM模型進(jìn)行客戶細(xì)分
CRM實(shí)操時(shí)可以選擇RFM模型中的1-3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行客戶細(xì)分,如下表所示。切記細(xì)分指標(biāo)需要在自己可操控的合理范圍內(nèi),并非越多越好,一旦用戶細(xì)分群組過(guò)多,一來(lái)會(huì)給自己的營(yíng)銷方案執(zhí)行帶來(lái)較大的難度,而來(lái)可能會(huì)遺漏用戶群或者對(duì)同個(gè)用戶造成多次打擾。
最終選擇多少個(gè)指標(biāo)有兩個(gè)參考標(biāo)準(zhǔn):店鋪的客戶基數(shù),店鋪的商品和客戶結(jié)構(gòu)。
店鋪的客戶基數(shù):在店鋪客戶一定的情況下選擇的維度越多,細(xì)分出來(lái)每一組的用戶越少。對(duì)于店鋪基數(shù)不大(5萬(wàn)以下客戶數(shù))的店鋪而言,選擇1-2個(gè)維度進(jìn)行細(xì)分即可。對(duì)于客戶超過(guò)50萬(wàn)的大賣家而言可以選擇2-3個(gè)指標(biāo)。
店鋪的商品和客戶結(jié)構(gòu):如果在店鋪的商品層次比較單一,客單價(jià)差異幅度不大的情況下,購(gòu)買頻次(F值)和消費(fèi)金額(M值)高度相關(guān)的情況下,可以只選擇比較容易操作的購(gòu)買頻次(F值)代替消費(fèi)金額(M值)。對(duì)于剛剛開店還沒(méi)形成客戶粘性的店鋪,則可以放棄購(gòu)買頻次(F值),直接用最后一次消費(fèi)(R值)或者消費(fèi)金額(M值)。
2、通過(guò)RFM模型評(píng)分后輸出目標(biāo)用戶
除了直接用RFM模型對(duì)用戶進(jìn)行分組之外,還有一種常見(jiàn)的方法是利用RFM模型的三個(gè)屬性對(duì)客戶進(jìn)行打分,通過(guò)打分確定每個(gè)用戶的質(zhì)量,最終篩選出自己的目標(biāo)用戶。
RFM模型評(píng)分主要有三個(gè)部分:
(1)、確定RFM三個(gè)指標(biāo)的分段和每個(gè)分段的分值;
(2)、計(jì)算每個(gè)客戶RFM三個(gè)指標(biāo)的得分;
(3)、計(jì)算每個(gè)客戶的總得分,并且根據(jù)總得分篩選出優(yōu)質(zhì)的客戶
比如,實(shí)操的過(guò)程中一般每個(gè)指標(biāo)分為3-5段,其中R值可以根據(jù)開店以來(lái)的時(shí)間和產(chǎn)品的回購(gòu)周期來(lái)判定,F(xiàn)值根據(jù)現(xiàn)有店鋪的平均購(gòu)買頻次,M值可參考上文客單價(jià)的分段指標(biāo)。
舉個(gè)例子:
確認(rèn)RFM的分段和對(duì)應(yīng)分段的分值之后,就可以按照用戶情況對(duì)應(yīng)進(jìn)行打分。
這個(gè)時(shí)候可能有人會(huì)對(duì)此產(chǎn)生質(zhì)疑,我如何驗(yàn)證這個(gè)給予的分值就是合理的呢?確實(shí)我也暫時(shí)沒(méi)有辦法給予和科學(xué)研究的回復(fù),如果需要驗(yàn)證的話,每次對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入之后,需要用算法模型進(jìn)行回歸驗(yàn)證。
五、RFM模型的意義
在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該模型通過(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。
RFM模型較為動(dòng)態(tài)地層示了一個(gè)客戶的全部輪廓,這對(duì)個(gè)性化的溝通和服務(wù)提供了依據(jù),同時(shí),如果與該客戶打交道的時(shí)間足夠長(zhǎng),也能夠較為精確地判斷該客戶的長(zhǎng)期價(jià)值(甚至是終身價(jià)值),通過(guò)改善三項(xiàng)指標(biāo)的狀況,從而為更多的營(yíng)銷決策提供支持。
在RFM模式中,R(Recency)表示客戶最近一次購(gòu)買的時(shí)間有多遠(yuǎn),F(xiàn)(Frequency)表示客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的次數(shù),M (Monetary)表示客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的金額。一般的分析型CRM著重在對(duì)于客戶貢獻(xiàn)度的分析,RFM則強(qiáng)調(diào)以客戶的行為來(lái)區(qū)分客戶。
RFM非常適用于生產(chǎn)多種商品的企業(yè),而且這些商品單價(jià)相對(duì)不高,如消費(fèi)品、化妝品、小家電、錄像帶店、超市等;它也適合在一個(gè)企業(yè)內(nèi)只有少數(shù)耐久商品,但是該商品中有一部分屬于消耗品,如復(fù)印機(jī)、打印機(jī)、汽車維修等消耗品;RFM對(duì)于加油站、旅行保險(xiǎn)、運(yùn)輸、快遞、快餐店、KTV、行動(dòng)電話信用卡、證券公司等也很適合。
RFM可以用來(lái)提高客戶的交易次數(shù)。業(yè)界常用的DM(直 接郵寄),常常一次寄發(fā)成千上萬(wàn)封郵購(gòu)清單,其實(shí)這是很浪費(fèi)錢的。根據(jù)統(tǒng)計(jì)(以一般郵購(gòu)日用品而言),如果將所有R(Recency)的客戶分為五級(jí),最 好的第五級(jí)回函率是第四級(jí)的三倍,因?yàn)檫@些客戶剛完成交易不久,所以會(huì)更注意同一公司的產(chǎn)品信息。如果用M(Monetary)來(lái)把客戶分為五級(jí),最好與 次好的平均回復(fù)率,幾乎沒(méi)有顯著差異。
有些人會(huì)用客戶絕對(duì)貢獻(xiàn)金額來(lái)分析客戶是否流失,但是絕對(duì)金額有時(shí)會(huì)曲解客戶行為。因?yàn)槊總€(gè)商品價(jià)格可能不同,對(duì)不同產(chǎn)品的促銷有不同的折扣,所以采用相對(duì)的分級(jí)(例如R、F、M都各分為五級(jí))來(lái)比較消費(fèi)者在級(jí)別區(qū)間的變動(dòng),則更可以顯現(xiàn)出相對(duì)行為。企業(yè)用R、F的變化,可以推測(cè)客戶消費(fèi)的異動(dòng)狀況,根據(jù)客戶流失的可能性,列出客戶,再?gòu)腗(消費(fèi)金額)的角度來(lái)分析,就可以把重點(diǎn)放在貢獻(xiàn)度高且流失機(jī)會(huì)也高的客戶上,重點(diǎn)拜訪或聯(lián)系,以最有效的方式挽回更多的商機(jī)。
RFM也不可以用過(guò)頭,而造成高交易的客戶不斷收到信函。每一個(gè)企業(yè)應(yīng)該設(shè)計(jì)一個(gè)客戶接觸頻率規(guī)則,如購(gòu)買三天或一周內(nèi)應(yīng)該發(fā)出一個(gè)感謝的電話或Email,并主動(dòng)關(guān)心消費(fèi)者是否有使用方面的問(wèn)題,一個(gè)月后發(fā)出使用是否滿意的詢問(wèn),而三個(gè)月后則提供交叉銷售的建議,并開始注意客戶的流失可能性,不斷地創(chuàng)造主動(dòng)接觸客戶的機(jī)會(huì)。這樣一來(lái),客戶再購(gòu)買的機(jī)會(huì)也會(huì)大幅提高。
企業(yè)在推行CRM時(shí),就要根據(jù)RFM模型的原理,了解客戶差異,并以此為主軸進(jìn)行企業(yè)流程重建,才能創(chuàng)新業(yè)績(jī)與利潤(rùn)。否則,將無(wú)法在新世紀(jì)的市場(chǎng)立足。
總結(jié)
優(yōu)化猩SEO:運(yùn)營(yíng)人員利用RFM模型分析能夠快速地將用戶細(xì)分成同類群組,并針對(duì)這些用戶采取不同的個(gè)性化營(yíng)銷策略,從而提高用戶的參與度和留存率。
參考鏈接:
RFM模型
https://baike.baidu.com/item/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B/7070365
RFM模型
https://wiki.mbalib.com/wiki/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B
如何使用RFM模型進(jìn)行用戶分層
https://www.51cto.com/article/680150.html
深入解讀RFM模型-實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用干貨
https://www.jianshu.com/p/4b60880f24e2
修改于2023-11-29
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