RFM模型---最有價值客戶
評價一個客戶是否好壞有上萬個變量，但這些變量最終可降到三個維度，即RFM模型
模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標來描述該客戶的價值狀況。
根據美國
數據庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數據庫中有3個神奇的要素，這3個要素構成了數據分析最好的指標：
最近一次消費 (Recency)
消費頻率 (Frequency)
消費金額 (Monetary)
RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該機械模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標來描述該客戶的價值狀況。
根據美國
數據庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數據庫中有3個神奇的要素，這3個要素構成了數據分析最好的指標：
最近一次消費 (Recency)
消費頻率 (Frequency)
消費金額 (Monetary)
簡介
最近一次消費意指上一次購買的時候——顧客上一次是幾時來店里、上一次根據哪本郵購目錄購買東西、什么時候買的車，或在你的超市買早餐最近的一次是什么時候。
理論上，上一次消費時間越近的顧客應該是比較好的顧客，對提供即時的商品或是服務也最有可能會有反應。營銷人員若想業績有所成長，只能靠偷取競爭對手的市場占有率，而如果要密切地注意消費者的
購買行為，那么最近的一次消費就是營銷人員第一個要利用的工具。歷史顯示，如果我們能讓消費者購買，他們就會持續購買。這也就是為什么，0至6個月的顧客收到營銷人員的溝通信息多於31至36個月的顧客。
描述
消費的過程是持續變動的。在顧客距上一次購買時間滿一個月之后，在數據庫里就成為消費為兩個月的客戶。反之，同一天，消費為3個月前的客戶作了其下一次的購買，他就成為消費為一天前的顧客，也就有可能在很短的期間內就收到新的折價信息。
功能
消費的功能不僅在於提供的促銷信息而已，營銷人員的消費報告可以監督事業的健全度。優秀的營銷人員會定期查看消費分析，以掌握趨勢。月報告如果顯示上一次購買很近的客戶，(消費為1個月)人數如增加，則表示該公司是個穩健成長的公司；反之，如上一次消費為一個月的客戶越來越少，則是該公司邁向不健全之路的征兆。
重要指標
消費報告是維系顧客的一個重要指標。買過你的商品、服務或是曾經光顧你商店的消費者，是最有可能再向你購買東西的顧客。再則，要吸引一個幾個月前才上門的顧客購買，比吸引一個一年多以前來過的顧客要容易得多。營銷人員如接受這種強有力的營銷哲學——與顧客建立長期的關系而不僅是賣東西，會讓顧客持續保持往來，並贏得他們的忠誠度。
簡介
消費頻率是顧客在限定的期間內所購買的次數。我們可以說最常購買的顧客，也是
滿意度最高的顧客。如果相信品牌及商店忠誠度的話，最常購買的消費者，忠誠度也就最高。增加顧客購買的次數意味着從競爭對手處偷取市場占有率，由別人的手中賺取
營業額。
分類
根據這個指標，我們又把客戶分成五等分，這個五等分分析相當於是一個“忠誠度的階梯”(loyalty ladder)，其訣竅在於讓消費者一直順着階梯往上爬，把銷售想象成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客，把一次購買者變成兩次的。
以上三個指標會將維度再細分出5份，這樣就能夠細分出5x5x5=125類用戶，再根據每類用戶精准營銷……顯然125類用戶已超出普通人腦的計算范疇了，更別說針對125類用戶量體定制營銷策略。實際運用上，我們只需要把每個維度做一次兩分即可，這樣在3個維度上我們依然得到了8組用戶。
這樣，之前提的四個問題，就能很容易被解讀（編號次序RFM,1代表高，0代表低）
重要價值客戶（111）：最近消費時間近、消費頻次和消費金額都很高，必須是VIP啊！
重要保持客戶（011）：最近消費時間較遠，但消費頻次和金額都很高，說明這是個一段時間沒來的忠誠客戶，我們需要主動和他保持聯系。
重要發展客戶（101）：最近消費時間較近、消費金額高，但頻次不高，忠誠度不高，很有潛力的用戶，必須重點發展。
RFM模型分析
簡介
消費金額是所有數據庫報告的支柱，也可以驗證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80%的收入來自20%的顧客。它顯示出排名前10%的顧客所花費的金額比下一個等級者多出至少2倍，占公司所有
營業額的40%以上。如看累計百分比的那一欄，我們會發現有40%的顧客貢獻公司總營業額的80%；而有60%的客戶占營業額的90%以上。最右的一欄顯示每一等分顧客的平均消費，表現最好的 10%的顧客平均花費1195美元，而最差的10%僅有18美元 。
如果你的預算不多，而且只能提供服務信息給2000或 3000個顧客，你會將信息郵寄給貢獻40%收入的顧客，還是那些不到1%的顧客？
數據庫營銷有時候就是這么簡單。這樣的營銷所節省下來的成本會很可觀 。
結合這三個指標，我們就可以把顧客分成5*5*5 = 125類，對其進行數據分析，然后制定我們的營銷策略。
消費、消費頻率、消費金額是測算消費者價值最重要也是最容易的方法，這充分的表現了這三個指標對營銷活動的指導意義。而其中，消費是最有力的預測指標。
如何在BDP個人版上建立RFM模型，幫助用戶分群：
第一步：先挑出來近1個月的復購用戶。
第二步：近1個月內復購用戶的平均實付金額做縱軸。
第三步：近1個月內復購用戶的購買次做橫軸，生成表格。
第四步，你需要自己在這個表格上划紅線。
FRM分析
橫着的紅線，代表着你認為來吃飯的客人平均每餐該花多少錢，我這里設定的值是25元，叫外賣25都沒付到，對我而言是低消費金額（低M）用戶。
豎着的紅線，代表着你認為復購多少次的客人，是你的高頻用戶。外賣點餐流動率很大，一個用戶每個月能在一家店點三次以上的菜，對我而言即是高頻。
這個RFM模型在實操時有什么用呢？舉個例子：
比如對圈用戶群發短信轉化只有不到1%時，你可以用RFM做個分析，只選取R值高的用戶(最近2周到最近一個月內消費的用戶），轉化率可以由1%提升到10%。
這也意味着，以往6元/訂單將下降到0.6元/訂單。掌櫃們是願意花600元給10000個用戶發短信，得到100個訂單，還是願意花48元給800人發短信得到80個訂單，相信大家一定會選后者。
而整體的RFM區分，則能夠幫掌櫃們針對不同的用戶發不同的短信，短信的開頭是用“好久不見”、還是用“恭喜你成為VIP”，就得看時重要保持客戶還是重要價值用戶了。只有能區分用戶，才能走向精細化運營。
