RFM模型梳理

R——7天（R3），8~30天(R2)，31天以上(R1)，考察的是客戶購買的沉默期；

F——1次(F1)，2~3次(F2)，3次以上(F3)，個人傾向于把3次作為客戶是否發展為忠誠客戶的一個參考标準；

M——100(M1),101~1000(M2),1000(M3)以上，這個就需要根據商家的商品平均定價和平均客單價來做劃分，其重點在于考察客戶的購買能力。

通過上面的劃分，我們就可以将客戶群細分為(R1F1M1)、(R1F1M2)、(R1F1M3)等27個部分了。當然，這裡面商家也可以結合自身特點去調整R、F、M各項内容的劃分，比如可以劃分為2、3、2級别，然後RFM對應的就是12個區間了。

做好劃分後，除了可以通過RFM模型中各區間客戶數量比例的動态變化來考察自己客戶管理工作的效果外，還可以将自己的會員體系的搭建和營銷活動與RFM模型中每一個區間的客戶做對應，比如同樣做一次DM宣傳，對不同區間的客戶的DM内容能否做區分，比如做會員特權設計，對不同區間的客戶設計什麼特權更能滿足其需求。

在衆多的客戶關系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。該模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項名額來描述該客戶的價值狀況。

RFM模型較為動态地層示了一個客戶的全部輪廓，這對個性化的溝通和服務提供了依據，同時，如果與該客戶打交道的時間足夠長，也能夠較為精确地判斷該客戶的長期價值(甚至是終身價值)，通過改善三項名額的狀況，進而為更多的營銷決策提供支援。

在 RFM 模式中， R(Recency) 表示客戶最近一次購買的時間有多遠， F(Frequency) 表示客戶在最近一段時間内購買的次數， M (Monetary) 表示客戶在最近一段時間内購買的金額。一般的 分析型CRM 着重在對于 客戶貢獻度 的分析， RFM 則強調以客戶的行為來區分客戶。

有些人會用客戶絕對貢獻金額來分析客戶是否流失，但是絕對金額有時會曲解客戶行為。因為每個商品價格可能不同，對不同産品的促銷有不同的折扣，是以采用相對的分級(例如R、F、M都各分為五級)來比較消費者在級别區間的變動，則更可以顯現出相對行為。企業用R、F的變化，可以推測客戶消費的異動狀況，根據客戶流失的可能性，列出客戶，再從M（消費金額）的角度來分析，就可以把重點放在貢獻度高且流失機會也高的客戶上，重點拜訪或聯系，以最有效的方式挽回更多的商機。

RFM也不可以用過頭，而造成高交易的客戶不斷收到信函。每一個企業應該設計一個客戶接觸頻率規則，如購買三天或一周内應該發出一個感謝的電話或Email，并主動關心消費者是否有使用方面的問題，一個月後發出使用是否滿意的詢問，而三個月後則提供交叉銷售的建議，并開始注意客戶的流失可能性，不斷地創造主動接觸客戶的機會。這樣一來，客戶再購買的機會也會大幅提高。