RFM管理分析（rfm分析案例）

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

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本文目录:

• 1、客户分析管理

• 2、rfm模型的三个指标是什么?

• 3、【知识分享】RFM模型与顾客生命周期管理（二）

• 4、【分析方法or思维】RFM模型——用户价值分析

一、客户分析管理

客户分析的思路可以总结为:两种视角，四个维度，十套模型。

两种视角，是客户分析的概要性分析思路；

第一个视角，是从时间流逝的角度，来观察客 户的行为、消费特点;第二个视角，是从深度上挖掘客户在各个主题或场景下的差异与特 点。

第二个视角中，包含最基础的四个分析维度，这四个分析维度可以涵盖线上线下业务消费者所有的核心信息要素。通过四个维度的组合使用，可以形成十个最经典的主题或场 景，设计出十套不同场景下的客户模型。

基础模型

基础模型主要基于基础属性维度建设，用来呈现客户的基本情况。C端用户基础模型相对简单，丰富的字段属性即可满足要求。B端的客户相对复杂，要通过复杂的逻辑模型，呈现出B端企业的组织架构，人员架构等。基础模型是对现实世界人或物的抽象描述，通常用ER模型来实现逻辑层的客户抽象定义。通过基础模型，可以做基于客户内外在属性的细分，例如客户类型，地区，性别，年龄，收入情况等。下图是一个简化的C端客户和B 端客户的基础模型ER示意图。

RFM模型

RFM是最经典的客户消费行为特征分析模型，RFM代表Recency(最近一次消费时间)，Frequency(某一个时间范围内的消费频次)，Monetary(某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额)。根据公司实际数据情况，将这三个指标划分成几档，可以形 成多种组合(假设每个指标分五档，则可产生5x5x5个组合)，对这些组合进行聚类分 析，提炼出行为模式类似的多个群体，实现对客户消费特征的群体细分。

RFM的应用方向包括业务分析，客户消费特征分析，以及营销策略输出。RFM可以协助实现客户生命周期分析，例如，如果大多数成熟客户每个月稳定下单频次F是15次，即稳定一天下两单，如果R值变成了4，即最后一次下单距今已超过4天，则认为客户进入睡眠期(衰退期)，需要唤醒策略激活。如果R值变成了15，则认为客户进入流失状态(离开 期)，需要二次激活。至于如何定义R和F，从而定义衰退和离开，需要结合实际业务以及数据分布来制定。

价值模型

价值模型通常从消费额的角度来建设，输出方向主要是对不同贡献程度的客户提供差异化

服务。价值模型通常和客户等级共同建设，通过会员等级定义差异化服务。

需要注意的是，有些互联网APP在某些阶段不以营收为目的，对客户价值或用户价值的丈 量，会采用其他指标或方式，例如登陆次数，交互行为等。

忠诚度模型

忠诚度模型通常用交易频次来量化定义。以价值模型中提到的A、B客户为例，A客户虽然贡献度较小，但下单频次高，是一个高频忠诚客户。对于这类客户，企业可以通过礼包 或部分特权的形式给予鼓励。

有些时候，企业会综合考虑客户的价值模型和忠诚度模型来设计会员等级，提供差异化增 值服务。但对于企业来讲，本质上贡献度更高的客户更重要。例如，支付宝、携程等公司，在客户等级的规则描述中提到，会同时考虑消费、投资金额和交互行为。但我相信最 终的计算公式，更多考核的是消费或投资金额。

生命周期模型

前文已经对客户的生命周期做了很多介绍，定量界定客户生命周期的最重要目的，是对获 取期和提升期的客户进行激活和留存，对衰退期和离开期的客户进行及时挽回。

偏好模型

偏好模型通过分析用户的交互行为和交易数据，来判断客户的需求偏好。偏好模型更多的 时候通过客户画像和打标签来实现。

信誉模型

信誉模型的设计必须配合实际的业务动作，例如对低信誉客户进行部分限制。如果没有配 套的业务动作，创建信誉模型没有太大价值。信誉模型多数时候由风控团队负责。

客户画像

客户分析中的四个维度，包括基础属性、交互行为、业务数据、社交网络共同构成了客户 画像。客户画像通过对客户打标签的形式，将所有的特征识别并进行抽象总结，将特征类

似的客户聚类。

积分模型、会员等级    

积分是最常见的提升客户粘性的手段，会员等级要综合考虑客户贡献度和忠诚度；

举例说明：

消费趋势指数=最近30天加油升数/最近60天加油升数。0<=消费趋势指数<=1，若顾客的消费趋势指数>0.5，则消费趋势向于增长；反之，消费趋势趋向于衰退。

忠诚指数=最近30天加油升数/30天最大加油升数。0<=忠诚指数<=1，若顾客的忠诚指数越接近1，则顾客忠诚度越高，具有粘性；反之，忠诚度越低。增长净值=2*最近30天加油升数-最近60加油升数

二、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。

三、【知识分享】RFM模型与顾客生命周期管理（二）

二. RFM模型的应用

说到应用，主要可拆分为三个步骤：进行客户细分、输出目标客户还有针对性的二次营销。与一般想象不同，并不是细分维度越多越好——我们主要有两个指标来帮助自己选择合适的细分指标：一是店铺规模，而是店铺的商品和顾客结构。比如一个只有百人客户群的店铺，那么其用户画像的丰富性一定不及饿了么的外卖群体；一个只卖母婴产品的垂直网站，其典型的用户画像一定是母亲和幼儿，不论其用户群大小。

这张表格阐述了营销方法、客户细分以及营销策略三者之间的关系。从R值可区分顾客的活跃程度，从F值可以区分顾客的忠诚程度，从M值可以区分顾客的可获利程度。

我们可以根据RFM的综合值给每个用户进行打分（线性？三维立体？），分数越高的顾客对店铺的意义和重要性越大。但不代表分数低的那些组人员需要放弃。相反，我们再次强调的是对于不同的顾客，营销策略要差异化。

CHAPTER THREE 顾客生命周期管理

生命周期，born-grow-flourish-decend-death，有生有亡，这是个必然的过程。顾客也是，每天有新人来，每天也有顾客遗忘你。作为店铺管理者，需要关注的重点是如何有效的划分客户生命周期以及如何针对不同生命周期客户制定有效的营销策略。

上表以店铺售卖商品类目回购周期为维度，划分了生命周期的五个阶段，并标明了客户特征。供大家参考。

CHAPTER FOUR 顾客生命周期营销

结合上一张图的顾客营销策略，这里是一张示例的计划表。

这张图列举了目前市面上可见的维系类活动与营销类活动。

四、【分析方法or思维】RFM模型——用户价值分析

  RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客户的最近一次消费（Recency）、总体消费频率（Fequency）以及消费全额（Monetary）3项指标来描述该客户的价值状况。 RFM代表近度，频率和额度，这些指标表征了客户的一些消费行为和习惯。频率和额度会影响客户的生命周期价值，新近度会影响保留率，而保留率是忠诚度的衡量标准。

   RFM是一种客户细分技术，用以帮助营销人员快速识别用户类型及群体分类，并帮助营销人员根据客户细分类型的共性、个性提供一定的营销策略。因而，RFM的最终成果是客户的分类及分类分析。

以上就是关于RFM管理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。

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