企业落地应用AI常见的5大难题!

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入门指南 | 目标客户不明确?RFM模型帮您进行客户分群

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。

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(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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