企業如何利用RFM模型優化客戶管理方式
2023-11-10 09:58:00
次
你聽說過二八定律嗎?
二八定律原是用于經濟學中財富和收益模式的不平衡原理，據說在這個世界上，20%的人是富人，80%的人是窮人；20%的人掌握世上80%的財富，80%的人掌握世上20%的財富；財富兩極分化極為嚴重。
如果將此定理應用到電商行業，也就是說，20%的頭部客戶占據了80%的銷售額，而這20%的客戶則是公司收益的關鍵。
在如今這個大數據時代下，如果一個企業/商家對于客戶還是一視同仁的話，
那么你極有造成20%的頭部客戶的流失，這對企業/商家會造成極大的損失。
那如何才能實現對客戶精細化運營？
在管理學中，一個重要的概念是客戶關系管理（CRM）。它的核心目標是提高企業的核心競爭力，通過改善企業與客戶之間的互動，優化客戶管理方式，從而實現吸引新客戶、保留老客戶以及將現有客戶轉化為忠實客戶的運營機制。
其中最為經典的是RFM分析法。RFM分析法是衡量用戶價值和用戶創利能力的重要工具，通過對不同消費屬性的用戶進行分析，實現用戶行為分析，識別優質客戶及衡量客戶價值和客戶利潤創收能力。并根據不同用戶群分別制定相應的營銷激勵策略，數據驅動增長，從而實現精細化運營。
什么是RFM分析法?
用戶的最近一次消費時間，簡單來說指，用戶上一次消費時間距現在有多久，其與用戶流失和復購指標相關聯。
上一次消費時間間隔越小，也就是R的值越小，用戶價值越高。
用戶下單頻率，簡單來說指，用戶在一個時間段內消購買次數，其與用戶的消費活躍度相關聯。
購買頻率越高，也就是F的值越大，用戶價值越高。
用戶消費金額，簡單來說指，用戶在一個時間段/一個周期內在平臺上消費金額，其與用戶對公司貢獻的價值相關聯。
消費金額越高，也就是M的值越大，用戶價值越高。
通過這3個指標對用戶分類的方法稱為RFM分析法。
RFM 分析后，將客戶劃分為了不同分類，如下表所示：
| 用戶群 |
特征 |
運營策略 |
| 重要價值客戶（111） |
復購率高、購買頻次高、花費大 |
高價值用戶 |
| 重要發展客戶（101） |
復購率高、購買頻次不高、花費大 |
激勵用戶多次購買 |
| 重要保持客戶（011） |
交易金額大、頻次高，但是最近沒有交易 |
加強與客戶聯系 |
| 重要挽留客戶（001） |
交易金額大，但購買頻次較低，且最近無新交易 |
潛在有價值的用戶，可加大促銷力度，避免客戶流失 |
| 一般價值客戶（110） |
消費時間近，交易次數多，金額小 |
可提高客單價 |
| 一般發展客戶（100） |
交易頻次低、金額小，但最近有交易 |
有推廣價值 |
| 一般保持客戶（010） |
交易頻次高，但是金額小，最近沒有交易 |
可提醒消費 |
| 一般挽留客戶（000） |
FM均低，且最近沒有交易，相當于流失 |
可選擇性召回 |
那如何使用Tempo可視化分析平臺實現RFM分析呢？
首先呢，我們需要計算每個客戶的平均單次消費金額、消費次數、最后一次消費距今天數，就是我們所說的R (Recency)、F(Frequency)、M(Monetary)。
通過編寫SQL代碼，可從原表中得到每個用戶最近一次購買的時間，并命名為最近一次消費時間，點擊執行，執行成功即可每個用戶最近一次購買的時間，如下圖所示：
計算最近一次消費距今的天數，需先通過計算列新增一列為當前時間，并點擊計算列選擇日期函數中TODAY（）函數，點擊校驗，校驗通過，即可生成當前時間列，再進行計算列操作，計算時間差，如下圖所示：
點擊匯總，設置名稱，分組字段及聚合字段，分組字段選擇顧客姓名，聚合字段選擇顧客姓名選擇計數，計算所有用戶的消費總次數。
點擊匯總，設置名稱，分組字段及聚合字段，分組字段選擇顧客姓名，聚合字段選擇銷售額選擇合計，計算所有用戶的消費總次數。
設置名稱為各顧客消費次數及消費額，具體操作如下圖所示：
對字段重命名為各顧客總計消費額和各顧客總計消費次數，如下圖所示：
- 計算各客戶平均單次消費額
計算各客戶平均單次消費額，需先通過計算列新增一列，并點擊計算列，輸入表達式，點擊校驗，校驗通過，即可生成各客戶平均單次消費額列，如下圖所示：
新增顧客購買總銷售額、顧客購買次數、顧客數列、所有用戶平均消費金額和所有用戶的平均消費次數。
- 顧客購買總銷售額
點擊匯總，設置名稱及聚合字段，聚合字段選擇銷售額選擇合計，計算顧客購買總銷售額。
- 顧客購買次數
點擊匯總，設置名稱及聚合字段，聚合字段選擇顧客姓名選擇計數，計算顧客購買次數。
- 顧客數
點擊匯總，設置名稱及聚合字段，，聚合字段選擇顧客姓名選擇唯一計數，計算顧客數。
對字段重命名為顧客購買總銷售額、顧客購買次數和顧客數。
- 所有用戶平均消費金額
點擊計算列，設置新列名及表達式，編寫完成之后點擊校驗，顯示校驗成功即可生成新列。
- 所有用戶的平均消費次數
點擊計算列，設置新列名及表達式，編寫完成之后點擊校驗，顯示校驗成功即可生成新列。
- 所有用戶最近一次消費距今的總天數
選擇SQL表，點擊匯總，設置名稱及聚合字段，聚合字段選擇最近一次消費距今天數選擇合計，計算所有用戶最近一次消費距今的總天數。
對字段重命名為最近一次消費距今總天數
點擊合并，將匯總表（各顧客消費次數及消費額、所有客戶消費指標的平均值和最近一次消費距今總天數）進行合并操作，如下圖所示：
將匯總完成表與SQL表最近一次消費時間進行關聯操作
點擊關聯，選擇表匯總1和最近一次消費時間，選擇顧客姓名字段進行關聯，雙擊連線選擇左連接進行兩表關聯，如下圖所示：
由于合并為行合并，因此對（顧客數、最近一次消費距今總天數、顧客購買次數、所有用戶平均消費金額、所有用戶的平均消費次數、顧客購買總銷售額）進行空值替換操作，如下圖所示：
顧客數空值替換：
選擇顧客數字段，選擇替換值，點擊添加行，替換類型選擇空值替換，填寫替換值。
其它字段控制轉換同理。
- 最近一次消費距今平均天數
次均消費金額評價
新增列【次均消費金額評價】，當[各客戶平均單次消費額]>[所有用戶平均消費金額時為1，反之為0
消費次數評價
新增列【消費次數評價】，當[各顧客總計消費次數]>[所有用戶的平均消費次數]時為 1 ，反之為 0
最近一次消費距今天數評價
新增列【最近一次消費距今天數評價】，當[最后一次消費距今天數]<[最近一次消費距今平均天數]時為 1 ，反之為 0
添加 RFM 指標列
點擊列合并，輸入新列名，選擇需要合并列，如下圖所示：
對 RFM 指標列分組
新增分組列【用戶群】，對RFM列進行按類別分組，如下圖所示：
分析完成之后，我們可以運用可視化分析，對分析結果進行展示，能夠直觀看到客戶價值和客戶利潤創收能力。
通過RFM模型的應用，企業可以更好地了解客戶的價值狀態，并根據不同客戶群體制定相應的市場營銷策略。例如，對于重要客戶，可以提供個性化的服務和優惠；對于潛力客戶，可以采取推廣活動來提高其購買頻率。 總之，RFM模型是一種有效的客戶管理工具，可以幫助企業優化客戶管理方式，提高企業的核心競爭力。
Tempo可視化分析平臺提供拖曳式的操作，讓用戶能夠隨時更改觀察數據的維度、指標，將數據以豐富的圖表方式，進行迅速、直觀的表達，同時借助聯動、鉆取、鏈接等交互操作，發現數據內部的細節規律，讓用戶能夠在操作交互過程中與數據進行直接、實時的對話，探索潛藏的數據規律。
Tempo商業智能平臺
Tempo人工智能平臺
Tempo數據工廠平臺
Tempo指標平臺
Tempo數據治理平臺
Tempo主數據管理平臺
首頁
陜公網安備 61019002000171號
