RFM模型是网点衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。RFM是Rencency(最近一次消费),Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)

消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔,理论上R值越小的客户是价值越高的客户,即对店铺的回购几次最有可能产生回应。目前网购便利,顾客已经有了更多的购买选择和更低的购买成本,去除地域的限制因素,客户非常容易流失,因此CRM操盘手想要提高回购率和留存率,需要时刻警惕R值。

消费频率是客户在固定时间内的购买次数(一般是1年)。但是如果实操中实际店铺由于受品类宽度的原因,比如卖3C产品,耐用品等即使是忠实粉丝用户也很难在1年内购买多次。所以,一般店铺在运营RFM模型时,会把F值的时间范围去掉,替换成累计购买次数。

数据分析:影响复购的核心因素是商品,因此复购不适合做跨类目比较。比如食品类目和美妆类目:食品是属于“半标品”,产品的标品化程度越高,客户背叛的难度就越小,越难形成忠实用户;但是相对美妆,食品又属于易耗品,消耗周期短,购买频率高,相对容易产生重复购买,因此跨类目复购并不具有可比性

店铺的累计购买金额和平均客单价替代传统的M值能更好的体现客户消费金额的差异。将1/2的客单价作为累积消费金额的分段,比如客单价是300元,则按照150元进行累计消费金额分段,得出十个分段。

CRM实操时可以选择RFM模型中的1-3个指标进行客户细分,如下表所示。切记细分指标需要在自己可操控的合理范围内,并非越多越好,一旦用户细分群组过多,一来会给自己的营销方案执行带来较大的难度,而来可能会遗漏用户群或者对同个用户造成多次打扰。

最终选择多少个指标有两个参考标准:店铺的客户基数,店铺的商品和客户结构。

RFM模型打分

回归验证打分结果

参考资料:

深入解读RFM模型-实战应用干货

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