理论介绍

背景

RFM分析是一种行之有效的基于行为的客户细分营销模型。
它起源于零售业。基于对购买的邻近度、频率和货币价值的分析进行的客户细分。可以追溯到90年代中期，当时零售营销人员成功地测试了该模型，以最大限度地提高目录印刷和运输成本的回报。
在数字平台上，RFM模型由于易于数据集成而变得更加有效。该模型有助于根据客户的购买行为将客户分为忠诚、有希望、有风险等类别。

分析

• 从邻近度、频率和货币价值三个维度，将客户分成8类。
  • 邻近度R（Recency）
    • 定义：上—次购买距今天/窗口结束的天/月 数
    • 上一次消费时间越近对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应
  • 频率F（Frequency）
    • 定义：顾客在限定的期间内所购买的次数
    • 最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客可用来刻画忠诚度
  • 货币价值M（Monetary）
    • 定义：顾客在限定的期间内所消费金额
    • 消费额度高的客户，也是消费能力高的 | 客户类型 | R(粘性） | F(忠诚度） | M(收入） | 对应操作 | | —- | —- | —- | —- | —- | | 重要价值客户 | 近 | 高 | 高 | 优质客户，需要保持 | | 重要保持客户 | 远 | 高 | 高 | 交易金额和次数都大，但最近无交易，需要唤回 | | 重要发展客户 | 近 | 低 | 高 | 消费时间近，消费频次少，但金额高， 重点发展 | | 重要挽留客户 | 远 | 低 | 高 | 消费时间远，消费频次少，但金额高， 需要挽留 | | 一般价值客户 | 近 | 高 | 低 | 交易次数多，最近有交易，需要挖掘 | | 一般发展客户 | 近 | 低 | 低 | 最近交易，新接触的客户，有推广价值 | | 一般保持客户 | 远 | 高 | 低 | 交易次数多，贡献不大 | | 一般挽留客户 | 远 | 低 | 低 | 都不高，已经流失 |

比如，重要价值用户 = 货币价值高 + 消费频率高 + 最近一次消费时间间隔短

实操案例

RFM案例_流程.xlsx