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RFM模型的分析
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于RFM模型的分析的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
一、rfm模型的三個(gè)指標(biāo)是什么?
根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)研究所Arthur Hughes的研究,客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中有3個(gè)神奇的要素,這3個(gè)要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo):
1、最近一次消費(fèi)
最近一次消費(fèi)意指上一次購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)東西、什么時(shí)候買(mǎi)的車(chē),或在你的超市買(mǎi)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(xiāo)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(mǎi)行為,那么最近的一次消費(fèi)就是營(yíng)銷(xiāo)人員第一個(gè)要利用的工具。
歷史顯示,如果能讓消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi),他們就會(huì)持續(xù)購(gòu)買(mǎi)。這也就是為什么,0至3個(gè)月的顧客收到營(yíng)銷(xiāo)人員的溝通信息多于3至6個(gè)月的顧客。
2、消費(fèi)頻率
消費(fèi)頻率是顧客在限定的期間內(nèi)所購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)。我們可以說(shuō)最常購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)的消費(fèi)者,忠誠(chéng)度也就最高。增加顧客購(gòu)買(mǎi)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。
分類(lèi):
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(mǎi)一次的客戶為新客戶,購(gòu)買(mǎi)兩次的客戶為潛力客戶,購(gòu)買(mǎi)三次的客戶為老客戶,購(gòu)買(mǎi)四次的客戶為成熟客戶,購(gòu)買(mǎi)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(xiāo)售想象成是要將兩次購(gòu)買(mǎi)的顧客往上推成三次購(gòu)買(mǎi)的顧客,把一次購(gòu)買(mǎi)者變成兩次的。
3、消費(fèi)金額
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 。
應(yīng)用意義
RFM模型較為動(dòng)態(tài)地顯示了一個(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(xiāo)決策提供支持。
在RFM模式中,R(Recency)表示客戶購(gòu)買(mǎi)的時(shí)間有多遠(yuǎn),F(xiàn)(Frequency)表示客戶在時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的次數(shù),M (Monetary)表示客戶在時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)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(chē)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(qián)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。
二、不會(huì)RFM模型分析?這篇應(yīng)用實(shí)例拿走不謝
相信多數(shù)的數(shù)據(jù)分析人員與我一樣,剛開(kāi)始接觸數(shù)據(jù)分析工具時(shí),經(jīng)常不知該從何下手,分析數(shù)據(jù)也是胡亂分析一通,往往分析不到想要的結(jié)果。同樣的數(shù)據(jù)在專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析師的手里是寶藏,怎么到了自己手中便成了一堆廢鐵,為什么呢?是我們分析的知識(shí)存儲(chǔ)不夠嗎?雖然有部分原因是可能是因?yàn)椴欢治瞿P驮恚苍S更多的原因是我們不懂該如何利用工具將各種模型法則運(yùn)用到分析決策當(dāng)中去。
打個(gè)比方,在客戶管理方面,企業(yè)想分析哪些客戶更重要,時(shí)常會(huì)通過(guò)帕累托模型做分析;想判斷哪些客戶最有價(jià)值,時(shí)常會(huì)運(yùn)用到RFM分析模型等等一樣。明明分析模型相關(guān)的知識(shí)都了解,卻因?yàn)椴粫?huì)用工具實(shí)現(xiàn)分析,一切都只是徒勞。接下來(lái)我便簡(jiǎn)單為大家分享關(guān)于RFM模型在數(shù)林BI中的應(yīng)用,不會(huì)用工具也無(wú)需擔(dān)心,直接參考模板就對(duì)了!
一、 關(guān)于RFM模型解釋
RFM模型由三個(gè)維度R(Recency-近度)、F(Frequency-頻度)和M(Monetary-額度)組成。
近度R: 表示客戶最近交易距離當(dāng)前天數(shù),本文可以簡(jiǎn)單理解為客戶的最近交易日期與數(shù)據(jù)采集日期的距離,R越大表示客戶許久未交易,反之,表示客戶不久前剛交易過(guò)。
頻度F: 可簡(jiǎn)單理解為客戶在某段時(shí)間內(nèi)交易的頻次,F(xiàn)越大表示客戶在某段時(shí)間內(nèi)交易越頻繁,越小,表示客戶交易頻次越少。
額度M :表示客戶在某段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額,本文可簡(jiǎn)單理解為客戶在某段時(shí)間內(nèi)的平均消費(fèi)金額。M越大表示客戶在某段時(shí)間內(nèi)成交的金額越大,反之越小。
二、 利用 RFM模型 劃分銷(xiāo)售客戶群體
通過(guò)RFM模型可將銷(xiāo)售客戶群體劃分為不同級(jí)別類(lèi)型客戶,如下圖所示:
三、 RFM模型的應(yīng)用
如上圖所示,這是用數(shù)林BI工具從金蝶進(jìn)銷(xiāo)存系統(tǒng)中直接取數(shù),按照特定的要求做出的RFM模型的簡(jiǎn)單應(yīng)用,將企業(yè)的銷(xiāo)售客戶劃分出來(lái)。用戶可通過(guò)此模型可直觀了解到客戶處于哪個(gè)層級(jí)上,比如哪些客戶是重要價(jià)值客戶,哪些僅僅只是一般價(jià)值客戶等等,并針對(duì)劃分的類(lèi)型采取不同的運(yùn)營(yíng)措施,例如,重要價(jià)值客戶是公司的優(yōu)質(zhì)客戶需要重點(diǎn)保持;而對(duì)于公司貢獻(xiàn)不大的一般挽留客戶,可詢問(wèn)原因,但不必太重點(diǎn)關(guān)注,保持一般互動(dòng)即可......通過(guò)不同的營(yíng)銷(xiāo)策略管理客戶,可在一定程度上為企業(yè)減少不必要的資源浪費(fèi)。
當(dāng)然,企業(yè)可結(jié)合其他的圖表對(duì)銷(xiāo)售客戶進(jìn)行分析,如下圖所示:
上圖是數(shù)林BI中建立的一個(gè)關(guān)于銷(xiāo)售客戶可視化的BI分析模型,用戶可以借此模板掌握公司不同類(lèi)型客戶的情況,從而判斷銷(xiāo)售客戶的價(jià)值,并有針對(duì)的采取不同的運(yùn)營(yíng)舉措。
同樣,用戶將RFM模型結(jié)合客戶黏性分析,從銷(xiāo)售額、單價(jià)、品類(lèi)、筆數(shù)等角度分析哪些客戶流失了,從而及時(shí)找尋可能的流失原因,這對(duì)企業(yè)的發(fā)展有重大意義。
三、會(huì)員系統(tǒng)RFM數(shù)據(jù)分析模型的什么是RFM數(shù)據(jù)分析模型
RFM 模型是會(huì)員管理領(lǐng)域里的一種會(huì)員消費(fèi)行為分析模型, 其中R近度(Recency) 代表最近購(gòu)買(mǎi)時(shí)間,指上次購(gòu)買(mǎi)至現(xiàn)在的時(shí)間間隔; F 頻度(Frequency)代表購(gòu)買(mǎi)頻率,指的是某一期間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的次數(shù);M額度(Monetary) 代表總購(gòu)買(mǎi)金額,指的是某一期間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)商品的金額。
RFM模型在反映會(huì)員購(gòu)買(mǎi)偏好方面具有良好的表征性。
經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn) R值越小,會(huì)員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 F值越大,會(huì)員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 M值越大,會(huì)員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 RFM 模型在反映會(huì)員價(jià)值方面同樣具有良好的表征性,它是衡量會(huì)員價(jià)值和會(huì)員創(chuàng)利能力的重要工具和手段。一卡易將該模型成功應(yīng)用于會(huì)員系統(tǒng)中,通過(guò)一個(gè)會(huì)員的近期購(gòu)買(mǎi)行為、購(gòu)買(mǎi)的總頻率以及購(gòu)買(mǎi)的總金額等3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該會(huì)員的價(jià)值狀況。如果與該會(huì)員打交道的時(shí)間足夠長(zhǎng),也能夠較為精確地判斷該會(huì)員的長(zhǎng)期價(jià)值( 甚至是終身價(jià)值),通過(guò)改善3項(xiàng)指標(biāo)的狀況,從而為更多的營(yíng)銷(xiāo)決策提供支持。 連鎖會(huì)員系統(tǒng)的‘統(tǒng)計(jì)分析’模塊運(yùn)用RFM模型做出‘會(huì)員RFM’,幫助使用者來(lái)了解會(huì)員的消費(fèi)行為和消費(fèi)的意向。
四、用RFM模型劃分用戶等級(jí)
如何對(duì)用戶進(jìn)行等級(jí)分層,我們需要了解一個(gè)最常用的客戶分類(lèi)模型,那就是RFM模型。
RFM模型是在客戶關(guān)系管理(CRM)分析模式中最受關(guān)注和應(yīng)用的模型之一。它主要通過(guò)最近一次消費(fèi)(recency)、消費(fèi)頻率(frequency)、消費(fèi)金額(monetary)這三個(gè)維度的用戶行為來(lái)對(duì)用戶進(jìn)行分層。RFM分別是這三個(gè)英文單詞的首字母縮寫(xiě)。通過(guò)這一模型,企業(yè)可以動(dòng)態(tài)地掌握用戶對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值,甚至預(yù)測(cè)客戶的終身價(jià)值。
R(recency)指最近的消費(fèi)時(shí)間。最近一次消費(fèi)時(shí)間越近,說(shuō)明這個(gè)用戶近期是活躍的,對(duì)企業(yè)是有印象的。最近一次消費(fèi)距當(dāng)下時(shí)間越久,就越說(shuō)明這個(gè)用戶可能沉睡或流失了,需要企業(yè)通過(guò)客戶關(guān)懷、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)去觸達(dá)他,想辦法將他再次激活,盡量挽回這個(gè)用戶。
F(frequency)指消費(fèi)頻率。消費(fèi)頻率越高,消費(fèi)也越活躍,代表用戶對(duì)企業(yè)或品牌越認(rèn)可,對(duì)企業(yè)貢獻(xiàn)的銷(xiāo)售價(jià)值越大。反之,消費(fèi)頻率低,甚至用戶只來(lái)了一次后就再也沒(méi)來(lái),說(shuō)明用戶不活躍,相應(yīng)的貢獻(xiàn)價(jià)值也就少了。這時(shí)候企業(yè)就需要進(jìn)行反思,他到底是不是企業(yè)的真正目標(biāo)用戶,是不是“薅羊毛”的用戶,又或者是不是企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)有問(wèn)題,傷害到了他??傊髽I(yè)需要針對(duì)消費(fèi)頻率這一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,找到原因,并想辦法解決。
M(monetary)指一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額。消費(fèi)金額高,既說(shuō)明用戶對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的需求大,也能反映用戶的消費(fèi)能力,同時(shí)還說(shuō)明對(duì)企業(yè)和品牌的認(rèn)可。在一段時(shí)間內(nèi),消費(fèi)金額跟消費(fèi)頻率呈正相關(guān),消費(fèi)頻率越高,累計(jì)的消費(fèi)金額也會(huì)越高。
企業(yè)通過(guò)這三個(gè)維度合理評(píng)估用戶的長(zhǎng)期價(jià)值,把用戶分為不同的等級(jí),并對(duì)不同等級(jí)的用戶投入不同的資源和時(shí)間來(lái)維護(hù),這樣就能讓公司的資源效果實(shí)現(xiàn)最大化。
過(guò)去,互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有如此發(fā)達(dá),傳統(tǒng)企業(yè)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)數(shù)字化,企業(yè)很難抓取用戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),沒(méi)辦法實(shí)時(shí)掌握用戶動(dòng)態(tài)、群體畫(huà)像,很難做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理。而現(xiàn)在,無(wú)論是投廣告、做活動(dòng),還是依靠微信、社群、小程序、App,都能實(shí)時(shí)獲得大量數(shù)據(jù),并且有了成熟的CRM軟件之后,企業(yè)能夠輕松地對(duì)用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而做出正確的決策。
在實(shí)際應(yīng)用中,我們可以將RFM這三個(gè)維度,每個(gè)維度一分為二,大寫(xiě)字母代表高,小寫(xiě)字母代表低。這樣一來(lái)就得到8組用戶分類(lèi)。
重要價(jià)值客戶:最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高,他們是企業(yè)的VIP客戶。
重要發(fā)展客戶: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。他們是很有消費(fèi)潛力的用戶,需要重點(diǎn)發(fā)展。
重要保持客戶:最近一次消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn),但曾經(jīng)一段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)頻次和金額都很高,說(shuō)明他過(guò)去是個(gè)忠誠(chéng)客戶,企業(yè)需要主動(dòng)和他聯(lián)系,嘗試激活。
重要挽留客戶: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,這些可能是將要流失或者已經(jīng)流失的用戶,企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取挽留措施。
后面的一般價(jià)值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶相比前面四組的重要性會(huì)低一些。在實(shí)際成交客戶中,如果對(duì)這8組客戶維度進(jìn)行簡(jiǎn)化分類(lèi),我們可以把他們分為A、B、C三個(gè)等級(jí)。這樣,企業(yè)員工在維護(hù)時(shí)會(huì)更好地理解、操作。
總而言之,企業(yè)在人格上對(duì)用戶要一視同仁,尊重用戶,友善相待,但是在商業(yè)服務(wù)上則要區(qū)別對(duì)待。企業(yè)不要試圖給所有用戶一樣的服務(wù),而是要將更高級(jí)的服務(wù)提供給那些更認(rèn)可企業(yè)、能帶來(lái)更高價(jià)值的用戶。
以上就是關(guān)于RFM模型的分析相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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