【示例】客户价值分类与标签化

浏览次数:1054 最新更新:老慢 于 2023-09-09

什么是RFM模型?

RFM模型是一种常用的客户价值分析模型,用于衡量客户的重要性和价值,通过评估三个要素:近期购买频次(Recency)、购买频率(Frequency)和购买金额(Monetary),对客户进行分类和排名。

  1. 近期购买频次 (Recency): 表示客户最近一次购买的时间距离当前的时长。通常情况下,距离当前时间越短,客户越有可能再次购买。
  2. 购买频率 (Frequency): 表示客户在一段时间内购买产品或服务的次数。购买频率越高,客户对产品或服务的忠诚度和依赖度越高。
  3. 购买金额 (Monetary): 表示客户在一段时间内购买产品或服务的金额。购买金额越大,客户对产品或服务的价值和贡献越高。

根据客户在这三个维度上的表现,可以将客户分为不同的分类,比如:

  1. 重要客户(High Value): 最近购买频次较高、购买频率较高、购买金额较大的客户,对企业的贡献和价值最高。他们是忠诚度较高的重要客户,值得重点关注和维护。
  2. 潜力客户(Potential): 虽然购买频次和频率较低,但是购买金额较高,显示出潜在的价值。这类客户可能是新客户或者之前较少购买,但对企业有潜在的增长空间,可以采取相应的营销策略以提高他们的忠诚度和购买频率。
  3. 流失客户(Churn): 最近购买频次较低、购买频率较低、购买金额较低的客户,可能已经流失或者对企业不再感兴趣。需要采取措施挽回这类客户,增加他们的忠诚度和购买频率。
  4. 一般客户(Normal): 在三个维度上表现一般的客户,对企业的贡献和忠诚度相对较低,需要进一步挖掘和提升他们的价值。

通过RFM模型可以更好地理解客户的行为和价值,以便制定相应的营销策略和客户管理计划。

案例介绍

已知某公司销售信息,分析该公司客户消费能力,并将其分类进行营销。

分析思路

  1. 获取R、F、M3个关键指标。
  2. 根据实际业务情况,设置并求出阈值,可以是平均值、中位数,示例使用R、F、M三个指标的平均值。
  3. 将三个指标R、F、M进行特征向量化,通常划分5等份,形成125个分类;简便算法划分2等份,形成8个分类。
  4. 根据特征向量将客户分类,并回写到数据库。

实现方法

过去:BI+数据挖掘

需要使用BI里的数据挖掘功能,设置挖掘链路,程序繁多复杂。

现在:电子表格软件

使用电子表格软件通过透视分析表制图,快捷实现RFM客户复购分析。

实现效果

RFM客户复购分析

整体复购情况

更重要的功能是,对客户的R、F、M标签,可以即刻回写到数据库的客户表,实现数据查询到标签写入的闭环

客户的RFM标签写入数据库

结论

电子表格软件中使用分组表即可完成RFM模型的制作,助力企业进行客户价值分析,并制定相应的营销策略,提升客户的忠诚度、购买频率和价值,从而增强企业的竞争力和经济效益:

  1. 客户细分:RFM模型将客户分为不同的细分群体,有助于企业更精准地识别和理解不同类型的客户。这可以帮助企业进行有针对性的市场营销,根据不同细分群体的特点制定个性化的营销策略。
  2. 重点关注:RFM模型能够明确标识出重要客户群体(高价值客户),使企业能够重点关注和维护这些客户。这些重要客户通常贡献大部分的收入和利润,对企业发展具有关键作用。
  3. 营销策略优化:通过RFM模型客户价值分析可以了解客户的购买行为和偏好,从而优化企业的营销策略。例如,对于潜力客户,可以针对他们的购买频率和金额开展定向的推销活动,以吸引他们加大购买力度。
  4. 流失预警:通过RFM模型可以及时识别出流失风险较高的客户群体(低价值客户),并采取相应的挽回措施。这可以帮助企业及时预警并防止客户的流失,减少业务损失。
  5. ROI提升:RFM模型客户价值分析可以帮助企业更好地了解客户的购买行为和价值,从而优化资源投入和分配。企业可以在高价值客户上增加相关投资,提高ROI(投资回报率)。

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