RFM模型深入解读

传统企业和电商谈的较多的RFM模型,在众多的客户细分模型中,RFM模型是被广泛提到和使用的。

RFM分析模型.jpg

一. RFM模型概述

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),三个指标首字母组合,如图所示:

RFM模型.jpg

  1. R值:最近一次消费(Recency)

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。
如下图,某零食网店用户最近一次消费R值分布图(时间截至2016年12月31日):

R值-最近一次消费.jpg

(1) 客户R值呈规律性的“波浪形”分布,时间越长,波浪越小;
(2) 最近一年内用户占比50%(真的很巧);
数据分析:这个数据根据向行业内专业人员请教,已经是比较理想了的。说明每引入2个客户,就有一位用户在持续购买。说明店铺复购做的比较好,R值在不断的变为0。

  1. F值:消费频率(Frequency)

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。

如下图,某零食网店用户购买频次图(如1个客户在1天内购买多笔订单,则自动合并为1笔订单):

F值-消费频率.jpg

(1) 购买1次(新客户)占比为65.5%,产生重复购买(老客户)的占比为34.4%;
(2) 购买3次及以上(成熟客户)的占比为17%,购买5次及以上(忠实客户)的占比为6%。

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。

  1. M值:消费金额(Monetary)

M值是RFM模型中相对于R值和F值最难使用,但最具有价值的指标。大家熟知的“二八定律”(又名“帕雷托法则”)曾作出过这样的解释:公司80%的收入来自于20%的用户。
这个数据我在自己所从事的公司总都得到过验证!可能有些店铺不会那么精确,一般也很会控制在30%客户贡献70%收入,或者40%贡献60%收入。
理论上M值和F值是一样的,都带有时间范围,指的是一段时间(通常是1年)内的消费金额,在工作中我认为对于一般店铺的类目而言,产品的价格带都是比较单一的,比如:同一品牌美妆类,价格浮动范围基本在某个特定消费群的可接受范围内,加上单一品类购买频次不高,所以对于一般店铺而言,M值对客户细分的作用相对较弱。
所以我认为用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。
教大家一个特别简单的累积金额划分方法: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。
现以国内某知名化妆品店铺举例,店铺平均客单为160元,因此以80元作为间隔将累积消费金额分段,从表中可以很明显发现,累计消费160元以下用户占比为65.5%(近2/3),贡献的店铺收入比例只占31.6%(近1/3),具体如下:

M值-消费金额.jpg

二. 基于RFM模型的实践应用

作为CRM操盘手,主要有两种方法来分析RFM模型的结果:用基于RFM模型的划分标准来进行客户细分,用基于RFM模型的客户评分来进行客户细分。

  1. 基于RFM模型进行客户细分

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模型参考标准.jpg

店铺的客户基数:在店铺客户一定的情况下选择的维度越多,细分出来每一组的用户越少。对于店铺基数不大(5万以下客户数)的店铺而言,选择1-2个维度进行细分即可。对于客户超过50万的大卖家而言可以选择2-3个指标。
店铺的商品和客户结构:如果在店铺的商品层次比较单一,客单价差异幅度不大的情况下,购买频次(F值)和消费金额(M值)高度相关的情况下,可以只选择比较容易操作的购买频次(F值)代替消费金额(M值)。对于刚刚开店还没形成客户粘性的店铺,则可以放弃购买频次(F值),直接用最后一次消费(R值)或者消费金额(M值)。

  1. 通过RFM模型评分后输出目标用户

除了直接用RFM模型对用户进行分组之外,还有一种常见的方法是利用RFM模型的三个属性对客户进行打分,通过打分确定每个用户的质量,最终筛选出自己的目标用户。

RFM模型评分主要有三个部分:

  • 确定RFM三个指标的分段和每个分段的分值;
  • 计算每个客户RFM三个指标的得分;
  • 计算每个客户的总得分,并且根据总得分筛选出优质的客户

比如,实操的过程中一般每个指标分为3-5段,其中R值可以根据开店以来的时间和产品的回购周期来判定,F值根据现有店铺的平均购买频次,M值可参考上文客单价的分段指标。

举个例子:

RFM模型评分.jpg

确认RFM的分段和对应分段的分值之后,就可以按照用户情况对应进行打分。
这个时候可能有人会对此产生质疑,我如何验证这个给予的分值就是合理的呢?确实我也暂时没有办法给予和科学研究的回复,如果需要验证的话,每次对用户数据进行导入之后,需要用算法模型进行回归验证。
但是这样太复杂也太麻烦,如果有朋友感兴趣的话可以进行验证,能够根据不同店铺的情况,对于每个指标的赋值进行一个更加科学合理的定值。

作者丨呆呆
来源丨知乎

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用户分层,该怎么分才合理(实操版)
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