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【干货】如何用RFM模型精准识别高价值客户?
2025-03-31
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在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗?

有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是大客户,现在却很久没买过……如果你能精准识别这些不同类型的客户,并采取针对性的运营策略,销售额是不是会提升很多?

今天,我们来聊聊一个简单但超好用的用户分层模型——RFM模型。抛开枯燥的理论,用接地气的方式,帮你真正掌握并用起来。

1. 什么是RFM模型

RFM是Recency(最近一次消费)、Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)的缩写,它用来衡量客户的价值和忠诚度。

举个例子

你有两个客户:

  • 小张,最近一次消费是昨天,过去一年里买了10次,总共花了5000元。
  • 小李,上次消费是半年前,过去一年里买了2次,总共花了300元。

显然,小张的价值更高,更值得维护。而小李,可能已经处于流失边缘,需要挽回。

RFM模型就是用数据来量化这种“感觉”,让你能科学地判断哪些客户值得重点运营,哪些客户需要挽回。

2. 如何计算RFM值?

第一步:数据准备

要计算RFM,你至少需要三列数据:

  • 用户ID
  • 订单日期
  • 订单金额

假设你的数据长这样(今天是2024年4月1日):

第二步:计算R、F、M

R(Recency,最近消费天数)

R=分析日期−最近一次消费日期

例如,U001最近一次消费是3月15日,今天是4月1日,所以R = 17天。

F(Frequency,消费频率)

统计用户的总消费次数,比如U001有2次消费,U002只有1次消费。

M(Monetary,消费金额)

统计用户的总消费金额,比如U001的M=250+180=430元。

计算后的数据如下:

第三步:打分

为了更好地分层,我们需要给R、F、M分别打分。最简单的方法是按照数据分位数进行分组,比如:

R评分(R值越小越好,说明用户更活跃)

  • 0-30天:5分
  • 31-60天:4分
  • 61-90天:3分
  • 91-120天:2分
  • 120天以上:1分

F评分(F值越大越好,说明客户粘性更高)

  • 10次以上:5分
  • 6-9次:4分
  • 3-5次:3分
  • 2次:2分
  • 1次:1分

M评分(M值越大越好,说明客户贡献更大)

  • ¥2000以上:5分
  • ¥1000-1999:4分
  • ¥500-999:3分
  • ¥200-499:2分
  • ¥200以下:1分

计算后,每个用户的RFM得分如下:

3. 如何用RFM模型做用户分群?

根据RFM得分,我们可以把客户分成不同类型,并制定不同的营销策略:

举个例子:

  • U001(R=5, F=2, M=2)——最近买过,但购买次数少,可以用“限时折扣”促使复购。
  • U002(R=1, F=1, M=1)——长期没消费,可能已经流失,可以用“召回优惠券”试试。
  • U003(R=5, F=1, M=3)——最近消费金额大,但购买频率低,适合“高客单价商品推荐”。

4. RFM模型如何真正发挥价值?

RFM模型的核心价值,不只是简单地打个分、分个群,而是要让这些数据真正指导运营决策,提高业务增长。作为一个资深数据分析师,我的建议是:

RFM模型不是“算完就完”,关键在于行动。很多人计算完RFM得分后,就把它丢到PPT里汇报,然后就没有然后了。

RFM分析的价值,在于它能帮助你精准地找到值得维护的客户,并指导具体的营销策略。重要客户不只是给点折扣”,而是要用长期运营的思维去维护,比如VIP专属权益、个性化推荐。

复购低但金额大的客户,可能对价格敏感度不高,可以尝试提供高端产品或会员服务,而不是一味打折。

快要流失的客户,“复购窗口”是有限的,如果不在30天内召回,可能后续投入再多也无效。

别死磕RFM数值,要结合业务场景解读

如果你做的是高客单价B2B业务,一个客户一年买一次,但金额很大,F值低并不代表他价值低。如果你是做日用快消,客户每天买一次才算正常,F=2 可能就意味着流失风险。

对不同业务,RFM的评分标准可以动态调整,而不是固定的四分位

RFM只是起点,别被局限。

想更进一步?可以加入用户行为数据,比如浏览、加购但未下单的行为,来做更细粒度的分析。结合LTV(客户生命周期价值)计算,看看哪些RFM高分用户实际上为你创造了长期利润。用AI或机器学习聚类分析(如K-means),比手动设定RFM区间更精准。

数据分析最重要的不是方法,而是如何落地执行。 RFM只是一个工具,真正能让它产生价值的,是你如何用它去优化运营策略。真正的增长,不是靠算分,而是靠行动。

对于数据分析来说,业务分析是最重要的,所以是CDA数据分析师一级把业务分析模型作为重要考点。

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