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。
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。
你有两个客户:
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。
要计算RFM,你至少需要三列数据:
假设你的数据长这样(今天是2024年4月1日):
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:
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)
F评分(F值越大越好,说明客户粘性更高)
M评分(M值越大越好,说明客户贡献更大)
计算后,每个用户的RFM得分如下:
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:
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或机器学习做聚类分析(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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