
在電商、零售、甚至內(nèi)容付費(fèi)業(yè)務(wù)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(gè)月都回購(gòu),有些人曾經(jīng)是大客戶,現(xiàn)在卻很久沒買過(guò)……如果你能精準(zhǔn)識(shí)別這些不同類型的客戶,并采取針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略,銷售額是不是會(huì)提升很多?
今天,我們來(lái)聊聊一個(gè)簡(jiǎn)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(lái)。
RFM是Recency(最近一次消費(fèi))、Frequency(消費(fèi)頻率)、Monetary(消費(fèi)金額)的縮寫,它用來(lái)衡量客戶的價(jià)值和忠誠(chéng)度。
你有兩個(gè)客戶:
顯然,小張的價(jià)值更高,更值得維護(hù)。而小李,可能已經(jīng)處于流失邊緣,需要挽回。
RFM模型就是用數(shù)據(jù)來(lái)量化這種“感覺”,讓你能科學(xué)地判斷哪些客戶值得重點(diǎn)運(yùn)營(yíng),哪些客戶需要挽回。
要計(jì)算RFM,你至少需要三列數(shù)據(jù):
假設(shè)你的數(shù)據(jù)長(zhǎng)這樣(今天是2024年4月1日):
R(Recency,最近消費(fèi)天數(shù))
R=分析日期?最近一次消費(fèi)日期
例如,U001最近一次消費(fèi)是3月15日,今天是4月1日,所以R = 17天。
F(Frequency,消費(fèi)頻率)
統(tǒng)計(jì)用戶的總消費(fèi)次數(shù),比如U001有2次消費(fèi),U002只有1次消費(fèi)。
M(Monetary,消費(fèi)金額)
統(tǒng)計(jì)用戶的總消費(fèi)金額,比如U001的M=250+180=430元。
計(jì)算后的數(shù)據(jù)如下:
為了更好地分層,我們需要給R、F、M分別打分。最簡(jiǎn)單的方法是按照數(shù)據(jù)分位數(shù)進(jìn)行分組,比如:
R評(píng)分(R值越小越好,說(shuō)明用戶更活躍)
F評(píng)分(F值越大越好,說(shuō)明客戶粘性更高)
M評(píng)分(M值越大越好,說(shuō)明客戶貢獻(xiàn)更大)
計(jì)算后,每個(gè)用戶的RFM得分如下:
根據(jù)RFM得分,我們可以把客戶分成不同類型,并制定不同的營(yíng)銷策略:
舉個(gè)例子:
RFM模型的核心價(jià)值,不只是簡(jiǎn)單地打個(gè)分、分個(gè)群,而是要讓這些數(shù)據(jù)真正指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)決策,提高業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。作為一個(gè)資深數(shù)據(jù)分析師,我的建議是:
RFM模型不是“算完就完”,關(guān)鍵在于行動(dòng)。很多人計(jì)算完RFM得分后,就把它丟到PPT里匯報(bào),然后就沒有然后了。
RFM分析的價(jià)值,在于它能幫助你精準(zhǔn)地找到值得維護(hù)的客戶,并指導(dǎo)具體的營(yíng)銷策略。重要客戶不只是“給點(diǎn)折扣”,而是要用長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的思維去維護(hù),比如VIP專屬權(quán)益、個(gè)性化推薦。
復(fù)購(gòu)低但金額大的客戶,可能對(duì)價(jià)格敏感度不高,可以嘗試提供高端產(chǎn)品或會(huì)員服務(wù),而不是一味打折。
快要流失的客戶,“復(fù)購(gòu)窗口”是有限的,如果不在30天內(nèi)召回,可能后續(xù)投入再多也無(wú)效。
別死磕RFM數(shù)值,要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景解讀。
如果你做的是高客單價(jià)B2B業(yè)務(wù),一個(gè)客戶一年買一次,但金額很大,F(xiàn)值低并不代表他價(jià)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(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)不同業(yè)務(wù),RFM的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)可以動(dòng)態(tài)調(diào)整,而不是固定的四分位。
RFM只是起點(diǎn),別被局限。
想更進(jìn)一步?可以加入用戶行為數(shù)據(jù),比如瀏覽、加購(gòu)但未下單的行為,來(lái)做更細(xì)粒度的分析。結(jié)合LTV(客戶生命周期價(jià)值)計(jì)算,看看哪些RFM高分用戶實(shí)際上為你創(chuàng)造了長(zhǎng)期利潤(rùn)。用AI或機(jī)器學(xué)習(xí)做聚類分析(如K-means),比手動(dòng)設(shè)定RFM區(qū)間更精準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)分析最重要的不是方法,而是如何落地執(zhí)行。 RFM只是一個(gè)工具,真正能讓它產(chǎn)生價(jià)值的,是你如何用它去優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。真正的增長(zhǎng),不是靠算分,而是靠行動(dòng)。
對(duì)于數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō),業(yè)務(wù)分析是最重要的,所以是CDA數(shù)據(jù)分析師一級(jí)把業(yè)務(wù)分析模型作為重要考點(diǎn)。
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