全RFM分析模型分析消费者

RFM分析模型分析消费者1、什么是RFM模型RFM是客户关系管理中的一种模型，通过分析每个客户的Recency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）三个指标，来描述该客户的价值状况。2、RFM模型的内容初步了解RFM模型之后，我们来深入地了解一下这三个指标的含义、影响因素及应用场景。Recency（最近一次消费）指的是该客户最近一次的消费举例今天的时间间隔，R越小的消费者，活跃度更高，其对于店铺的价值也更高，另外，R值在不同行业中的重要程度不同，对于快消品来说，如果消费者的R值与产品的使用周期接近，那么说明这个产品快消耗完了，对于我们来说，这个消费者的重要程度就会增加。对于耐用品来说，如大家电等，短时间内不太可能再买第二次，所以意义不大。影响因素主要包括：品牌记忆强度：如果对品牌的记忆强度更强，再次购买同类目商品时会优先选择品牌，购买行为距离当前时间缩短；沟通频率：消费者对于品牌没有忠诚度的时候，购买什么产品往往取决于，有购买需求的时候谁出现在他的视线范围，所以需要对消费者保持一定的沟通频率；复购周期：手机、数码等产品一般有春季和秋季新品发布，新品驱动的消费者复购周期趋于产品周期；根据不同消费者R值的大小，我们可以在具体应用上做以下调整：改变沟通策略增加沟通频次增加利益点力度Frequency（消费频率）指的是消费者在一段时间内的购买次数或购买天数，F值越高，消费者的购买频率越高，品牌忠诚度就越高。除了受类目影响之外，有些消费者会容易受到大促影响，只在大促期购买，就会产生特定的购买频率。该指标的影响因素包括：消费者的品牌忠诚度：品牌忠诚度高的消费者会在一个品牌当中养成消费习惯，消费者频率增加；是否有相应的积分等级制度：积分等级制度可以使得多次购买的消费者获得其它消费者所没有的权益，从而产生正向反馈作用；消费者的购买习惯：同样的产品有的消费者喜欢一次性多件购买，有的消费者喜欢多次单件购买；那么根据F值的大小，我们可以调整：资源投入比例营销优先等级活动策略方案Monetary（消费金额）指的是用户在某段时间内的累计消费金额，消费金额是销售的黄金指标，直接反应用户的对企业利润的贡献。M指标所反映的是消费者的累计消费金额，相同的累计金额，有的消费者是活动期大量囤货，而有的消费者可能是多次高频购买，另外有的消费者可能是只购买高客单产品。M指标的影响因素包括：消费者的购买力：购买力高的消费者在购买过程中，有可能会在同类型的产品中选择相对价格、品质等更高的产品；消费者的产品认可度：对产品认可度高的消费者，会为品牌的高溢价产品买单；根据M指标的不同，我们可以在消费者运营的过程中，做出以下调整：推荐相应的商品降低折扣门槛调整活动方案3、RFM各指标的计算方法获取原始数据：消费者名称、购买时间、购买金额把购买时间字段固定在分析时间范围之内通过数据透视得出每个消费者的最近一次购买时间、购买次数、总购买金额根据最近一次购买时间，计算R值R=当前日期-消费者最后一次购买日期对各指标进行划分一般我们把R、F、M三个指标，每一个划分2类，这样就会产生2×2×2=8类客户，划分依据为该指标的平均值，当然也可以自己根据实际业务进行调整，比如说你的业务刚刚开展，消费者基数小，那么可以只用R、F进行划分，M不做划分，这样可以得到4类用户。比如例中M指标的平均值=所有消费者的M指标之和/消费者数量4、RFM模型用户分类在上一节中，我们已经得出了不同消费者R、F、M值的高低，那么通过这个三个指标，我们就得到了8类消费者：人群RFM人群特点重要价人群高高高RFM值优秀，活跃度高，贡献大，价值最高人群重要发展人群高低高交易金额大、有近期交易，但交易频率低，需重点发展重要保持人群低高高交易金额大频率高，近期无交易，需优先召回重要挽留人群低低高近期无交易，且购买频率低，但购买金额大，需要挽留一般价值人群高高低交易金额低，但较为活跃一般发展人群高低低最近有交易，可能是新用户，需要持续发展一般保持人群低高低交易次数多，近期不活跃且贡献低，一般维持一般挽留人群低低低RFM指标表现差，几乎流失，召回难度大5、案例分析：案例背景：2021年38女王节大促即将到来，我们作为一个护肤品电商公司，在给老客发送短信的时候，需要传递出利益点，请根据数据分析，提供利益点的设置建议。先来分析R指标的时间范围，护肤品的复购周期大概是3-6个月，另外，电商行业有明显的大促周期，所以我们选择近2年的时间来作为人群划分的时间维度，也就是2019年3月-2021年2月，我们按照这个时间计算各人群的比例，消费者占比=该时间段消费者人数÷总消费者人数：时间段包含大促距离当前时间消费者占比2019年3月2019年38女王节700-730天3%2019年4-5月无630-700天2%2019年6月2019年618大促600-630天8%2019年7-10月无490-600天6%2019年11-12月2019年双11/双12430-490天11%2020年1-2月无360-430天3%2020年3月2020年38岁女王节330-360天7%2020年4-5月无270-330天5%2020年6月2020年618大促240-270天15%2020年7-10月无120-240天9%2020年11-12月2020年双11/双1260-120天28%2021年1-2月无30-60天3%整体R平均值处于2020年6月，即我们240-270天，所以我们以此为分界线，R≥240天，则认定为R高，R＜240则认为R低。再来看购买频率F指标：占比=该购买频次消费者人数÷总消费者人数购买频次占比1次35%2次22%3次17%4次10%5次8%6次3%7次1.80%8次1.30%9次0.90%10次及以上1%从F指标来看，1次+2次购买人数占比57%，所以我们以2次购买为分界线，F≤2，则F低，F＞2，则F高；本品牌护肤品均价在200元左右，所以，我们以200元为一档来划分购买金额：占比=该购买金额消费者人数÷总消费者人数购买金额占比0-20031.2%200-40023.0%400-60013.4%600-8009.9%800-10008.5%1000-12005.0%1200-14002.3%1400-16001.8%1600-18001.4%1800-20001.3%2000以上2.2%从M指标的分布来看，0-400元购买人数占比54.2%，所以就以400元作为M指标的划分标准，M≤400元，则M低，M＞400元则M高；RFM人群细分：人群RFM人数重要价值人群高高高10,823重要发展人群高低高12,787重要保持人群低高高6,735重要挽留人群低低高3,242一般价值人群高高低34,873一般发展人群高低低5,580一般保持人群低高低6,573一般挽留人群低低低9,987各人群利益点匹配：人群RFM人数特征利益点重要价值人群高高高10,823店铺核心高价值人群专属客服服务，主推新品，促进新品爆发重要发展人群高低高12,787价值高，购买频率低促进入会，提高客户忠诚度重要保持人群低高高6,735价值高，不活跃推荐店铺热销品，重新激活消费者重要挽留人群低低高3,242价值高，不活跃且频率低强调满减及近期最大优惠力度，避免流向竞品一般价值人群高高低34,873客单较低推荐产品组合搭配，提升客单价一般发展人群高低低5,580近期购买新客客户关怀及新品试用，提升客户满意度一般保持人群低高低6,573经常买，但消费金额低，可能对折扣敏感提供清仓/高折扣商品，促进复购一般挽留人群低低低9,987召回难度较大建议放弃重要价值客户是您的最佳客户，他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。提供VIP服务和个性化服务，奖励这些客户，他们可以成为新产品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。重要发展客户是您的近期客户，消费金额高，但平均频率不太高，忠诚度不高。提供会员或忠诚度计划或推荐相关产品以实现向上销售并帮助他们成为您的忠实拥护者和高价值客户。重要保持客户是指那些经常购买、花费巨大，但最近没有购买的客户。向他们发送个性化的重新激活活动以重新连接，并提供续订和有用的产品以鼓励再次购买。重要挽回客户是那些曾经光顾，消费金额大，购买频率低，但最近没有光顾的顾客。设计召回策略，通过相关的促销活动或续订带回他们，并进行调查以找出问题所在，避免将其输给竞争对手。一般价值客户是那些最近购买，消费频次高但消费金额低的客户，需要努力提高其客单价，提