RFM模型的分析

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于RFM模型的分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目录:

• 1、rfm模型的三个指标是什么?

• 2、不会RFM模型分析？这篇应用实例拿走不谢

• 3、会员系统RFM数据分析模型的什么是RFM数据分析模型

• 4、用RFM模型划分用户等级

一、rfm模型的三个指标是什么?

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：

1、最近一次消费

最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。

历史显示，如果能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至3个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于3至6个月的顾客。

2、消费频率

消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

分类：

根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder)，如购买一次的客户为新客户，购买两次的客户为潜力客户，购买三次的客户为老客户，购买四次的客户为成熟客户，购买五次及以上则为忠实客户。

其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想象成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。

3、消费金额

消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。

它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍，占公司所有营业额的40%以上。如看累计百分比的那一栏，我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%；而有60%的客户占营业额的90%以上。

最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费，表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元，而最差的10%仅有18美元 。

应用意义

RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

在RFM模式中，R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等；

它也适合在一个企业内只有少数耐久商品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。

RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。

根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

二、不会RFM模型分析？这篇应用实例拿走不谢

相信多数的数据分析人员与我一样，刚开始接触数据分析工具时，经常不知该从何下手，分析数据也是胡乱分析一通，往往分析不到想要的结果。同样的数据在专业数据分析师的手里是宝藏，怎么到了自己手中便成了一堆废铁，为什么呢？是我们分析的知识存储不够吗？虽然有部分原因是可能是因为不懂分析模型原理，但也许更多的原因是我们不懂该如何利用工具将各种模型法则运用到分析决策当中去。

打个比方，在客户管理方面，企业想分析哪些客户更重要，时常会通过帕累托模型做分析；想判断哪些客户最有价值，时常会运用到RFM分析模型等等一样。明明分析模型相关的知识都了解，却因为不会用工具实现分析，一切都只是徒劳。接下来我便简单为大家分享关于RFM模型在数林BI中的应用，不会用工具也无需担心，直接参考模板就对了！

一、 关于RFM模型解释

RFM模型由三个维度R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）组成。

近度R： 表示客户最近交易距离当前天数，本文可以简单理解为客户的最近交易日期与数据采集日期的距离，R越大表示客户许久未交易，反之，表示客户不久前刚交易过。

频度F： 可简单理解为客户在某段时间内交易的频次，F越大表示客户在某段时间内交易越频繁，越小，表示客户交易频次越少。

额度M ：表示客户在某段时间内的消费金额，本文可简单理解为客户在某段时间内的平均消费金额。M越大表示客户在某段时间内成交的金额越大，反之越小。

二、 利用 RFM模型 划分销售客户群体

通过RFM模型可将销售客户群体划分为不同级别类型客户，如下图所示：

三、 RFM模型的应用

如上图所示，这是用数林BI工具从金蝶进销存系统中直接取数，按照特定的要求做出的RFM模型的简单应用，将企业的销售客户划分出来。用户可通过此模型可直观了解到客户处于哪个层级上，比如哪些客户是重要价值客户，哪些仅仅只是一般价值客户等等，并针对划分的类型采取不同的运营措施，例如，重要价值客户是公司的优质客户需要重点保持；而对于公司贡献不大的一般挽留客户，可询问原因，但不必太重点关注，保持一般互动即可......通过不同的营销策略管理客户，可在一定程度上为企业减少不必要的资源浪费。

当然，企业可结合其他的图表对销售客户进行分析，如下图所示：

上图是数林BI中建立的一个关于销售客户可视化的BI分析模型，用户可以借此模板掌握公司不同类型客户的情况，从而判断销售客户的价值，并有针对的采取不同的运营举措。

同样，用户将RFM模型结合客户黏性分析，从销售额、单价、品类、笔数等角度分析哪些客户流失了，从而及时找寻可能的流失原因，这对企业的发展有重大意义。

三、会员系统RFM数据分析模型的什么是RFM数据分析模型

RFM 模型是会员管理领域里的一种会员消费行为分析模型， 其中R近度(Recency） 代表最近购买时间，指上次购买至现在的时间间隔； F 频度(Frequency)代表购买频率，指的是某一期间内购买的次数；M额度(Monetary) 代表总购买金额，指的是某一期间内购买商品的金额。

RFM模型在反映会员购买偏好方面具有良好的表征性。

经过研究发现 R值越小，会员越有可能与企业达成新的交易。 F值越大，会员越有可能与企业达成新的交易。 M值越大，会员越有可能与企业达成新的交易。 RFM 模型在反映会员价值方面同样具有良好的表征性，它是衡量会员价值和会员创利能力的重要工具和手段。一卡易将该模型成功应用于会员系统中，通过一个会员的近期购买行为、购买的总频率以及购买的总金额等3项指标来描述该会员的价值状况。如果与该会员打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该会员的长期价值（ 甚至是终身价值），通过改善3项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。 连锁会员系统的‘统计分析’模块运用RFM模型做出‘会员RFM’，帮助使用者来了解会员的消费行为和消费的意向。

四、用RFM模型划分用户等级

如何对用户进行等级分层，我们需要了解一个最常用的客户分类模型，那就是RFM模型。

RFM模型是在客户关系管理（CRM）分析模式中最受关注和应用的模型之一。它主要通过最近一次消费（recency）、消费频率（frequency）、消费金额（monetary）这三个维度的用户行为来对用户进行分层。RFM分别是这三个英文单词的首字母缩写。通过这一模型，企业可以动态地掌握用户对企业的长期价值，甚至预测客户的终身价值。

R（recency）指最近的消费时间。最近一次消费时间越近，说明这个用户近期是活跃的，对企业是有印象的。最近一次消费距当下时间越久，就越说明这个用户可能沉睡或流失了，需要企业通过客户关怀、营销活动去触达他，想办法将他再次激活，尽量挽回这个用户。

F（frequency）指消费频率。消费频率越高，消费也越活跃，代表用户对企业或品牌越认可，对企业贡献的销售价值越大。反之，消费频率低，甚至用户只来了一次后就再也没来，说明用户不活跃，相应的贡献价值也就少了。这时候企业就需要进行反思，他到底是不是企业的真正目标用户，是不是“薅羊毛”的用户，又或者是不是企业的产品和服务有问题，伤害到了他。总之，企业需要针对消费频率这一数据进行分析研究，找到原因，并想办法解决。

M（monetary）指一段时间内的消费金额。消费金额高，既说明用户对企业产品的需求大，也能反映用户的消费能力，同时还说明对企业和品牌的认可。在一段时间内，消费金额跟消费频率呈正相关，消费频率越高，累计的消费金额也会越高。

企业通过这三个维度合理评估用户的长期价值，把用户分为不同的等级，并对不同等级的用户投入不同的资源和时间来维护，这样就能让公司的资源效果实现最大化。

过去，互联网没有如此发达，传统企业没有实现数字化，企业很难抓取用户的实时数据，没办法实时掌握用户动态、群体画像，很难做精细化运营管理。而现在，无论是投广告、做活动，还是依靠微信、社群、小程序、App，都能实时获得大量数据，并且有了成熟的CRM软件之后，企业能够轻松地对用户消费数据进行分析，进而做出正确的决策。

在实际应用中，我们可以将RFM这三个维度，每个维度一分为二，大写字母代表高，小写字母代表低。这样一来就得到8组用户分类。

重要价值客户：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，他们是企业的VIP客户。

重要发展客户：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高。他们是很有消费潜力的用户，需要重点发展。

重要保持客户：最近一次消费时间较远，但曾经一段时间内消费频次和金额都很高，说明他过去是个忠诚客户，企业需要主动和他联系，尝试激活。

重要挽留客户：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高，这些可能是将要流失或者已经流失的用户，企业应当采取挽留措施。

后面的一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户相比前面四组的重要性会低一些。在实际成交客户中，如果对这8组客户维度进行简化分类，我们可以把他们分为A、B、C三个等级。这样，企业员工在维护时会更好地理解、操作。

总而言之，企业在人格上对用户要一视同仁，尊重用户，友善相待，但是在商业服务上则要区别对待。企业不要试图给所有用户一样的服务，而是要将更高级的服务提供给那些更认可企业、能带来更高价值的用户。

以上就是关于RFM模型的分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

papereasy免费查重入口（paperfree免费查重入口官网）

rfm计算方法（rfm值计算公式）

colourful怎么读语音（colourful怎么读语音怎么读）

上海装修网（上海装修网单平台）

太阳广场景观设计