RFM模型是一种根据客户的最近购买时间、购买频率和购买金额来进行客户分析的方法，可以帮助企业识别最有价值的客户，提高客户忠诚度和留存率。RFM模型虽然早在1970年就开始应用于直销和邮寄行业，但是在电商领域却还没有被广泛利用，这实在是令人遗憾。有数据显示，获取一个新客户的成本往往要比留住一个老客户高出近7倍，也就是说，提高客户留存率往往比提高获客量更有利于企业可持续增长。提高客户留存率的前提是洞察客户心理，就这个意义上来说，RFM模型是企业的有力工具，它可以让企业了解客户的购买行为和动机，从而制定更有效的营销策略。
1.什么是RFM模型？
RFM模型是一种根据客户的最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）来进行分群和分析的方法。这三个变量分别用R、F、M表示，每个变量都有一个数值，表示客户在该变量上的表现。数值越高，说明客户在该变量上越有价值。
为了给客户打分，需要根据店铺的规模，选择一个适合的刻度：
如果你有超过20万的客户，则按1到5的比例划分;
如果你的店铺有3万到20万的顾客，那么你的比例是1到4;
如果你的用户少于3万，那么你可以将其分为1到3个等级。
例如，如果你的店铺有超过20万的顾客，你想知道谁是你的顶级顾客，你就必须看看那些RFM得分最高的人，分别是555。他们是最大的消费者，拥有最高的最近度和频率。你想让他们保持亲密和忠诚。
2.RFM模型的优势
“好钢用在刀刃上”的前提是知道刀刃在哪。对于企业来说，根据特定客户的偏好进行相应的运营调整，往往比无差别的广告投放更有效益。而RFM模型便是这样一个告诉您“刀刃”在哪的分析工具。RFM模型具有以下优势：
客户分群：RFM模型能够将客户根据最近购买行为、购买频率和购买金额进行细分。这种细分可以帮助企业更好地了解不同客户群体的行为和价值，从而制定个性化的营销策略。通过将客户细分为不同的群体，企业可以更有针对性地满足客户需求，提供个性化的产品、服务和营销活动，从而增加客户忠诚度和购买频率。
个性化营销：RFM模型的细分结果为企业提供了制定个性化营销计划的基础。通过分析客户的RFM指标，企业可以了解客户的购买偏好、兴趣和消费能力，并根据这些信息定制营销策略。个性化营销能够更好地吸引客户的注意力，增强其购买意愿和满意度，从而提升销售额和客户忠诚度。
资源优化：RFM模型帮助企业将有限的资源集中在最有价值的客户群体上。通过识别和重点关注最高价值的客户，企业可以更有效地分配资源，提供更优质的服务和支持。这种资源优化可以提高客户的满意度和忠诚度，同时最大限度地提升企业的销售和利润。
客户留存：RFM模型对于客户留存和回购策略制定非常有用。通过分析最近购买行为和购买频率，企业可以预测客户的留存概率和回购意愿。这有助于企业制定精确的留存策略和定期促销计划，例如发送个性化的推荐或优惠券，激发客户再次购买的兴趣。
监控市场趋势：RFM模型可以帮助企业监控市场趋势和客户行为的变化。通过定期分析RFM指标，企业可以观察到客户群体的演变和变化趋势。这种市场监测有助于企业及时调整营销策略、产品定位和目标市场，以应对市场竞争和变化。
高效决策支持：RFM模型提供了客户行为和价值的直观视图，为企业决策提供了有力的支持。通过分析RFM指标，企业可以快速了解客户群体的特征、优势和潜力。这种高效的决策支持可以帮助企业更准确地制定营销战略、销售目标和资源分配，从而提高运营效率和业绩。
3.如何建立RFM模型
（1）追踪
建立一个包含过去三年客户购买历史的数据库。通过初步观察客户数据，可以发现一些端倪。比如，你会发现有些客户只在网站上买过一次，就再也没有回购过；而有些客户则每次有新产品上线就会购买。这说明这些客户有不同的习惯，需要用不同的方式来对待他们。当你有了数据库，你就需要选择一些标准来帮助你将不同客户进行分类。你应该参考的指标是：
(1)订单收入：指客户在网站上的总消费金额，反映了客户的购买力和价值。
(2)订单数量：指客户在网站上的总下单次数，反映了客户的购买频率和忠诚度。
(3)平均订单价格（AOV）：指客户每次下单的平均消费金额，反映了客户的购买偏好和潜力。
(4)最后订购日期：指客户最近一次在网站上下单的日期，反映了客户的活跃程度和流失风险。
(5)最近订单天数：指从今天开始算起，客户最近一次下单距离今天的天数，反映了客户的购买周期和回购意愿。
（2）客户分群
建立RFM模型的第二步是根据最近购买时间、购买频率和购买金额来定义不同的客户类别。利用RFM模型可以发现最重要的客户，那些购买金额和购买频率都很高的客户，你肯定不想让他们流失。为了降低流失率，你必须了解他们是谁，以及驱动他们购买的内在因素。另一个你可以关注的群体是那些曾经是你最好的客户，但是现在流失了的客户。当然，进行RFM分群的时候，也要注意不要过度细分，造成数据混乱。
最近购买时间：
假设你的公司有超过20万的客户。你需要按照时间列出所有订单，并按某一固定的时间间隔划分这些订单，你将得到五类客户群体:
老客户（Old），指那些很久没有在网站上购买过的客户，他们的流失风险很高，需要重新唤起他们的兴趣和信任；
流失客户（Lost），指那些已经在网站上停止购买的客户，他们的流失风险最高，需要进行挽回和挽留的行动；
潜在客户（Potential），指那些最近在网站上购买过一次或几次的客户，他们的流失风险较低，需要进行培养和激励的行动；
常规客户（Regular），指那些最近在网站上频繁购买的客户，他们的流失风险最低，需要进行维护和奖励的行动；
新客户（New），指那些刚刚在网站上首次购买的客户，他们的流失风险中等，需要进行引导和满足的行动。
购买频率：
低频客户（Low Frequency），指那些在一段时间内只在网站上购买过少量次数的客户，他们的忠诚度较低，需要提高他们的购买频率和金额；
高频客户（High Frequency），指那些在一段时间内在网站上购买过多次数的客户，他们的忠诚度较高，需要保持他们的购买频率和金额；
中频客户（Medium Frequency），指那些在一段时间内在网站上购买过中等次数的客户，他们的忠诚度中等，需要增加他们的购买频率和金额；
新频客户（New Frequency），指那些刚刚开始在网站上购买的客户，他们的忠诚度未知，需要观察和分析他们的购买行为和偏好。
购买金额：
低消费客户（Low Value），指那些在一段时间内在网站上购买过少量金额的客户，他们的贡献度较低，需要提升他们的购买金额和品类；
高消费客户（High Value），指那些在一段时间内在网站上购买过大量金额的客户，他们的贡献度较高，需要保持他们的购买金额和品类；
中消费客户（Medium Value），指那些在一段时间内在网站上购买过中等金额的客户，他们的贡献度中等，需要增加他们的购买金额和品类；
新消费客户（New Value），指那些刚刚开始在网站上购买的客户，他们的贡献度未知，需要观察和分析他们的购买金额和品类。
应用这三个细分指标之后，您将得到一个代表每个客户RFM分数的三位数代码列表。
（3）测试
既然您已经根据最近次数、频率和金额对客户数据库进行了细分，那么您如何知道哪些客户群是最价值的呢？
首先，您必须从客户总数中提取一定的样本，选择客户总数的5%或10%作为样本。如果你有17万个客户，那么你需要抽取8500个客户作为样本（即总数的5%）。这意味着你要从数据库中每隔20个客户就挑选一个作为样本。
接着，你需要对这一样本进行方案测试，可以是在特定时间段内针对该客户群推出的特殊促销活动，或者针对客户群进行个性化的营销沟通。要确保测试方案具有明确的目标和评估指标。
（4）分析
为了分析营销策略的效果，你应该注意每个有RFM客户群的转化率。转化率最高的客户群将为你的企业带来最多的收益。
首先，你需要将活动的总成本与总收入分开：如果收益/成本为1或大于1，那么继续投资该客户是有利可图的。如果它低于1，则意味着对这种类型的客户进行投资是无效的，您应该进行更多的测试，努力使其转化为理想客户，用更简单的话来说，就是要“唤醒熟睡的顾客”。
（5）迭代
如果你正确地建立了RFM模型，你就可以更有针对性地与客户沟通。这很可能会让他们继续成为你的客户。比如，你可以根据客户在最近购买时间和购买金额上的分数，给他们推送不同的广告。如果你的客户在最近购买时间上是“1”类，你可以给他们发送一个重新吸引他们的广告，这份广告需要提到你网站上所有的新优惠，设计上的变化，或者自从他们上次访问以来，整体体验有了多大的改进。如果你想跟购买金额上是“5”的客户沟通，你可以适当地“撒娇”，让他们知道他们对你的企业有多么重要。如果可以的话，给他们一些特别的折扣，或者让他们成为VIP，给他们足够的重视和尊重，从而吸引他们购买更多的产品。
RFM模型是洞察客户的一个有力工具，企业需要根据自身情况灵活使用这一模型，不可生搬硬套。仅仅做RFM分析是不够的，数据的分析和分类只是增加了信息量，对销售额并不会有实质性的改变。企业必须根据客户洞察采取行动，并测试不同的方法和指标，用更有情感的方式来吸引他们，这样才能得到更多的转化。
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