布衣紫竹
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如何利用RFM模型对客户进行精细化管理

如何利用RFM模型对客户进行精细化管理

新零售相较于传统零售来说，其中一个很重要的是人货场的重构，从以商品为核心转向以人为核心。所以现在的零售企业对消费者是越来越重视了，很多的企业都建立起了自己的会员体系，通过线上或者线下的渠道收集了大量的会员数据。但是如何有效的利用这些会员数据，如何通过这些会员数据识别出有价值的会员呢？

如何利用RFM模型对客户进行精细化管理_第1张图片

 

 

 

 

在众多的客户细分模型当中，RFM模型可以说是很多人第一个想到的模型，也是大部分运营人员都会接触到的一个模型。RFM模型主要是通过最近一次消费频率（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）这三个指标去衡量客户价值和客户创利能力。

最近一次消费频率（Recency）

代表着用户距离现在最近的一次消费时间，这个最近一次消费时间距离现在越近越好，越近对我们越有价值。也就是说R值越小，表示客户近期有交易发生，R值大了，客户可能已经沉睡或者已经流失了。其中可能有些优质客户，需要想办法唤醒。

消费频率（Frequency）

代表着用户在一段时间内的消费频次，这个消费频次自然是是越频繁越好了。也就是说F值越大表示用户的消费越频繁，反之则表示用户不够活跃。但是这个一段时间需要根据产品的属性去设定，比如3C数码产品，他们本身频次就不可能太高的，不可能设置几个月。而日用百货的购买频次就高了，不可能设置个几年。

消费金额（Monetary）

代表着用户在一段时间内的消费的金额（根据需求不同，可以算是每次的平均金额，也可以计算一定时间内消费的总金额），体现着消费者为企业的创利多少，消费越多的用户越有价值。也就是说M值越高，表示客户价值越高。这个值是比较重要的，大家都听过二八定律，20%的用户产生了80%的价值，这部分客户对公司的营收来说很重要。

如何利用RFM模型对客户进行精细化管理_第2张图片

 

 

 

 

基于这三个指标，我们对客户进行细分，以一家零售百货超市为例子说明一下吧：

R

（最近一次消费频率）

F

（消费频率）

M

（消费金额）

0

＜7天

0

1次

0

＜100元

1

7天-15天

1

2次

1

100元-299元

2

15天-30天

2

3次

2

300元-499元

3

30天-45天

3

4次

3

500元-699元

4

45天-60天

4

5次

4

700元-900元

5

大于60天

5

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