深入挖掘使用者商業價值：使用者分層RFM模型的使用政策

利用資料對使用者進行價值分析，并針對性營運，是現在存量使用者經營中常用的方法，常用的使用者價值分層的模型有很多，包括：RFM模型，價值分層模型、忠誠度分層模型、使用者生命周期模型和人口統計分層模型等。

RFM模型是一種常用的客戶價值分析工具，通過對客戶的最近一次購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）和訂單金額（Monetary）進行綜合評估，幫助企業了解客戶行為和價值，并制定相應的營運政策。本文将詳細介紹RFM模型的操作步驟，包括資料準備、RFM名額計算和客戶分層，并探讨其在不同業務場景中的應用和優缺點。此外，還将分享一些常用的使用者觸達方式和營運政策，以最大程度地發揮RFM模型的潛力。

01 RFM模型适用場景

RFM模型可以适用于很多業務和場景：

• 電商：RFM模型在電子商務領域特别有用。通過對使用者的最近一次購買時間、購買頻率和購買金額進行分析，可以确定哪些使用者是高價值客戶、潛在回頭客或低活躍度使用者。這有助于企業定制個性化的營銷政策，例如發送針對性的促銷活動、提供定制化推薦和優惠等。
• 零售業：RFM模型可以幫助零售商了解客戶購買行為和購買偏好，進而改善庫存管理、定價政策和産品組合。它可以識别忠誠度高的顧客、研究其購買模式，并促使他們進行再次購買。
• 酒店和旅遊業：RFM模型可用于識别高價值酒店客戶和旅遊客戶，并為他們提供個性化的服務和特殊待遇。它可以幫助酒店和旅遊機構提高客戶滿意度、增加客戶留存率和促進口碑傳播。
• 訂閱服務：對于訂閱模型的企業，RFM模型可以幫助識别忠誠的高價值使用者，以及潛在流失的使用者。這有助于企業采取措施增加使用者留存率、提高訂閱收入和改善使用者體驗。

02 RFM模型的優劣勢

• 相對簡單易用：RFM模型使用的名額明确簡單，易于計算和了解。
• 針對性強：該模型能夠識别出具有高價值的使用者群體，并為他們提供個性化的營銷政策和服務。
• 實時性好：RFM模型基于使用者最近一次購買行為，是以能夠反映使用者目前的活躍度和價值。

• 忽略購買動機和産品偏好：RFM模型主要基于購買行為，未考慮使用者的動機和偏好因素。是以，在進行細分和個性化推薦時，可能無法全面考慮使用者的喜好和需求。
• 缺乏預測能力：RFM模型側重于目前的購買行為，對未來的使用者行為趨勢和價值變化沒有明确的預測能力。
• 沒有考慮使用者生命周期：RFM模型主要關注使用者的近期行為，忽略了使用者的整個生命周期價值

03 RFM模型的使用

使用RFM模型進行客戶價值分析通常涉及：資料準備、計算RFM名額、配置設定分值和分層、客戶分層、分析和行動計劃、監測和優化 六個步驟。

步驟一：資料準備

收集和整理客戶的交易資料，包括購買日期、交易金額等資訊。確定資料準确、完整，并适當清理和處理異常值。

1. 資料的完整性和準确性：確定收集到的資料是完整和準确的。檢查資料是否存在缺失值、異常值或重複值，并進行必要的資料清洗和處理。
2. 資料的時間範圍：确定資料的時間範圍，即資料收集的起始日期和結束日期。這有助于确定每個客戶的Recency名額。
3. 資料的粒度：确定資料的粒度，即每個交易的級别是單個商品/服務的交易還是整個訂單的交易。這有助于計算Frequency和Monetary名額。
4. 客戶辨別符：確定資料中包含能夠唯一辨別每個客戶的辨別符。這有助于對客戶進行區分和計算RFM名額。

1. 客戶辨別符：每個客戶的唯一辨別符，例如客戶ID、會員号碼等。
2. 交易日期：每次交易的日期或時間戳。
3. 交易金額：每次交易的金額或消費值。
4. 産品/服務資訊：每次交易所涉及的産品或服務的詳細資訊，包括産品名稱、SKU等。

除了上述必需的資訊外，根據具體業務需求和分析目标，還可以包含其他有關客戶和交易的附加資訊，如地理位置、購買管道、付款方式等。

確定資料的品質和準确性對于得出可靠的RFM分析結果至關重要。是以，在進行資料準備階段時，應該進行仔細的資料檢查和清洗，確定資料的完整性和一緻性，以提高分析的準确性和可信度。

步驟二：計算RFM名額

基于客戶的交易資料，計算每個客戶的RFM名額。RFM名額包括：

• Recency（最近一次購買）：計算從最近一次購買日期到分析日期之間的天數。
• Frequency（購買頻率）：計算在特定時間範圍内客戶的購買次數。
• Monetary（購買金額）：計算客戶在特定時間範圍内的總購買金額。

步驟三：配置設定分值和分層

将每個RFM名額分成若幹等級，并為每個等級配置設定相應的分值。例如，可以将Recency名額劃分為5個等級，分别配置設定分值從1到5。然後，根據客戶的RFM名額，為每個名額的等級配置設定的分值進行組合，計算客戶的RFM得分。

步驟四：客戶分層

基于RFM得分，将客戶分為不同的層級。例如，可以将客戶分為高價值、中等價值和低價值等層級。這可以通過設定門檻值或使用統計方法（例如，K-means聚類）來實作。

• 均等分位數法：将資料按照等距分位數劃分為相等的幾個部分。例如，将Recency名額劃分為5個等級，可以将資料按照從最小值到最大值的五等分來确定門檻值。
• 自定義劃分法：根據業務需求和經驗劃定門檻值。這種方法可以根據特定的業務要求和目标來設定等級和門檻值。例如，根據對市場和競争環境的了解，可以将Recency名額劃分為"最近購買"、"近期購買"、"中期購買"、"長期購買"和"久遠購買"等等。
• 百分位數法：根據資料的百分位數來确定門檻值。例如，将Recency名額劃分為5個等級時，可以根據分析資料的百分位數（如20%、40%、60%、80%等）來确定相應的門檻值。
• 統計方法：使用統計方法來确定門檻值。例如，使用聚類分析、K-means聚類或決策樹等算法，根據資料的分布和模式自動确定門檻值和等級。

無論使用哪種方式，都需要根據具體業務需求和資料的分布情況來選擇适當的方法。同時，還應該對每個名額的等級和門檻值進行驗證和優化，以確定分層結果具有合理性和可操作性。在确定門檻值時，經驗和業務了解也是非常重要的，需要結合對業務和使用者行為的深入了解來做出準确的判斷。

• 最高價值客戶（R5F5M5）：這是最具價值和忠誠度的客戶群體，他們最近購買頻率高、購買金額大且經常購買。這個分層的客戶通常是企業的主要利潤來源，值得特别關注和重點營運。可以通過提供個性化的服務、專屬優惠和增值服務來增強他們的忠誠度和價值。
• 忠誠度保持客戶（R4F4M4）：這些客戶也是具有較高價值和忠誠度的群體，但相對于最高價值客戶，他們的購買頻率、金額和最近購買時間略有降低。他們對企業仍然具有重要貢獻，但可能需要更多的關懷和激勵來保持他們的忠誠度。
• 潛力客戶（R3F3M3）：這個分層的客戶在RFM名額上表現一般，但仍然具有一定的購買潛力。他們的購買頻率、金額和最近購買時間都處于中等水準，但可能還沒有完全發揮其潛在購買力。通過定向的市場活動、推薦産品和個性化推薦，可以激發他們的購買潛力。
• 重要複購客戶（R2F2M2）：這個分層的客戶雖然購買頻率、金額和最近購買時間都相對較低，但是他們是重要的複購客戶。這些客戶可能購買的次數和金額較少，但對企業的長期穩定業績有一定的貢獻。通過針對性的促銷活動、忠誠度計劃和個性化服務，可以鼓勵他們保持忠誠度并增加購買頻率。
• 潛在流失客戶（R1F1M1）：這個分層的客戶在RFM名額上表現較差，購買頻率低、金額少且最近購買時間較久。他們可能是潛在的流失客戶，需要特别關注和挽留。通過精細化的再營銷、個性化的優惠和更新計劃，可以嘗試重新激活他們的興趣并挽留他們的忠誠度。

步驟五：分析和行動計劃

分析不同層級的客戶群體的特征和行為模式。根據分析結果，制定相應的營銷政策和行動計劃。針對不同的使用者分層，應該做哪些針對性的政策：

• 個性化服務和定制化産品：為這些客戶提供個性化的服務和定制化的産品，滿足其獨特的需求和偏好。
• 專屬優惠和折扣：提供專屬的折扣和優惠活動，以增強他們的忠誠度和激勵他們的購買行為。
• VIP待遇：提供VIP待遇，如提前預訂、優先配送、專屬客服等，讓他們感受到特殊的關注和尊重。

• 忠誠度計劃：設定忠誠度計劃，獎勵這些客戶的忠誠行為，例如積分兌換、會員等級更新等。
• 定期溝通和關懷：定期向客戶發送個性化的營銷資訊，關注他們的需求和回報，建立穩固的關系。
• 提供增值服務：提供附加價值的服務，如專屬活動邀請、預售權益等，增加他們的參與感和滿意度。

• 定向推廣和營銷活動：根據潛力客戶的偏好和購買曆史，進行定向推廣和營銷活動，引導他們轉化為實際購買者。
• 個性化推薦和建議：根據他們的興趣和偏好，提供個性化的産品推薦和購買建議，增加他們的購買決策和滿意度。
• 試用和體驗活動：提供免費試用、體驗活動或樣品贈送，讓潛力客戶更好地了解和體驗産品或服務。

• 促銷和獎勵計劃：提供促銷活動和獎勵計劃，激勵重要複購客戶增加購買頻率和訂單價值。
• 跨銷售和更新推薦：通過跨銷售和更新推薦，引導客戶購買更多種類的産品或更新至進階産品，提升他們的購買價值。
• 定期回訪和關懷：定期與客戶進行回訪，了解他們的需求和意見，提供滿意度調查和解決問題的支援。

• 再營銷和喚回活動：通過再營銷和喚回活動，引導潛在流失客戶重新關注和購買産品或服務。
• 個性化優惠和特别待遇：為潛在流失客戶提供個性化的優惠和特别待遇，鼓勵他們重新選擇企業并提升忠誠度。
• 調查和解決問題：與潛在流失客戶進行溝通和調查，了解他們的不滿和問題，并積極解決和改進。

• 個性化服務和定制化産品：無論是最高價值客戶還是潛在流失客戶，個性化服務和定制化産品都是重要的政策，以滿足客戶的特殊需求和提升購買體驗。
• 忠誠度計劃和獎勵措施：對于忠誠的客戶群體，無論是最高價值客戶還是忠誠度保持客戶，提供忠誠度計劃和獎勵措施是維護其忠誠度和增加購買動力的有效手段。
• 定期溝通和關懷：無論是忠誠客戶還是潛在流失客戶，定期溝通和關懷是重要的政策，以建立穩固的關系、了解需求并提供支援。

步驟六：監測和優化

定期監測和評估客戶的RFM名額和分層情況，并根據結果優化營銷政策和行動計劃。這有助于不斷改進客戶關系管理和提高客戶價值。

RFM模型作為一種常用的客戶價值分析工具，在使用者分層和營運中發揮着重要的作用。通過準确評估客戶的購買頻率、金額和最近購買時間，企業能夠更好地了解客戶的行為特征和價值，并制定相應的營運政策。無論是專注于最高價值客戶、忠誠度保持客戶、潛力客戶、重要複購客戶還是潛在流失客戶，定制化的營運政策将幫助企業提高客戶滿意度、增加銷售和提升品牌忠誠度。同時，在觸達客戶時，合理選擇觸達方式和頻次，確定在滿足客戶需求的同時不過度幹擾客戶。通過綜合運用RFM模型和相關政策，企業可以有效地提升客戶價值，實作可持續發展和業務增長。