
在電商、零售、甚至內容付費業(yè)務中,你真的了解你的客戶嗎?
有些客戶下了一兩次單就消失了,有些人每個月都回購,有些人曾經是大客戶,現(xiàn)在卻很久沒買過……如果你能精準識別這些不同類型的客戶,并采取針對性的運營策略,銷售額是不是會提升很多?
今天,我們來聊聊一個簡單但超好用的用戶分層模型——RFM模型。拋開枯燥的理論,用接地氣的方式,幫你真正掌握并用起來。
RFM是Recency(最近一次消費)、Frequency(消費頻率)、Monetary(消費金額)的縮寫,它用來衡量客戶的價值和忠誠度。
你有兩個客戶:
顯然,小張的價值更高,更值得維護。而小李,可能已經處于流失邊緣,需要挽回。
RFM模型就是用數據來量化這種“感覺”,讓你能科學地判斷哪些客戶值得重點運營,哪些客戶需要挽回。
要計算RFM,你至少需要三列數據:
假設你的數據長這樣(今天是2024年4月1日):
R(Recency,最近消費天數)
R=分析日期?最近一次消費日期
例如,U001最近一次消費是3月15日,今天是4月1日,所以R = 17天。
F(Frequency,消費頻率)
統(tǒng)計用戶的總消費次數,比如U001有2次消費,U002只有1次消費。
M(Monetary,消費金額)
統(tǒng)計用戶的總消費金額,比如U001的M=250+180=430元。
計算后的數據如下:
為了更好地分層,我們需要給R、F、M分別打分。最簡單的方法是按照數據分位數進行分組,比如:
R評分(R值越小越好,說明用戶更活躍)
F評分(F值越大越好,說明客戶粘性更高)
M評分(M值越大越好,說明客戶貢獻更大)
計算后,每個用戶的RFM得分如下:
根據RFM得分,我們可以把客戶分成不同類型,并制定不同的營銷策略:
舉個例子:
RFM模型的核心價值,不只是簡單地打個分、分個群,而是要讓這些數據真正指導運營決策,提高業(yè)務增長。作為一個資深數據分析師,我的建議是:
RFM模型不是“算完就完”,關鍵在于行動。很多人計算完RFM得分后,就把它丟到PPT里匯報,然后就沒有然后了。
RFM分析的價值,在于它能幫助你精準地找到值得維護的客戶,并指導具體的營銷策略。重要客戶不只是“給點折扣”,而是要用長期運營的思維去維護,比如VIP專屬權益、個性化推薦。
復購低但金額大的客戶,可能對價格敏感度不高,可以嘗試提供高端產品或會員服務,而不是一味打折。
快要流失的客戶,“復購窗口”是有限的,如果不在30天內召回,可能后續(xù)投入再多也無效。
別死磕RFM數值,要結合業(yè)務場景解讀。
如果你做的是高客單價B2B業(yè)務,一個客戶一年買一次,但金額很大,F(xiàn)值低并不代表他價值低。如果你是做日用快消,客戶每天買一次才算正常,F(xiàn)=2 可能就意味著流失風險。
對不同業(yè)務,RFM的評分標準可以動態(tài)調整,而不是固定的四分位。
RFM只是起點,別被局限。
想更進一步?可以加入用戶行為數據,比如瀏覽、加購但未下單的行為,來做更細粒度的分析。結合LTV(客戶生命周期價值)計算,看看哪些RFM高分用戶實際上為你創(chuàng)造了長期利潤。用AI或機器學習做聚類分析(如K-means),比手動設定RFM區(qū)間更精準。
數據分析最重要的不是方法,而是如何落地執(zhí)行。 RFM只是一個工具,真正能讓它產生價值的,是你如何用它去優(yōu)化運營策略。真正的增長,不是靠算分,而是靠行動。
對于數據分析來說,業(yè)務分析是最重要的,所以是CDA數據分析師一級把業(yè)務分析模型作為重要考點。
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