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编程问答

tableau做rfm分析_RFM模型客户关系管理

發(fā)布時間:2025/3/20 编程问答 23 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 tableau做rfm分析_RFM模型客户关系管理 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

本文來源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理(ID:米可)

假設(shè)因?yàn)槟撤N原因,你需要召回你的老客戶。不同消費(fèi)屬性層級的老客戶,需要不同的召回觸動點(diǎn),因此你可能需要對你的老客戶進(jìn)行分層處理。這個時候就引入了一個客戶關(guān)系管理模型:RFM模型。本文重點(diǎn)分享基于RFM模型下的老客戶的召回思路:如何將不同消費(fèi)等級的老客戶分象限以及針對不同象限的客戶對癥下藥。

一、RFM模型概述

在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機(jī)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三項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。

根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究,客戶數(shù)據(jù)庫中有三個要素:

R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary)。

1、最近一次消費(fèi)(Recency)

客戶最近一次的購買時間是什么時候。最近一次消費(fèi)時間越近的顧客是最有可能對提供的商品或是服務(wù)也最有反應(yīng)的群體。

如果顯示上一次購買很近的客戶,(消費(fèi)為1個月)人數(shù)如增加,則表示該公司是個穩(wěn)健成長的公司;反之則是邁向不健全之路的征兆。

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。

2、消費(fèi)頻率(Frequency)

客戶在限定的期間內(nèi)所購買的次數(shù)。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(fèi)者,忠誠度也就最高。增加顧客購買的次數(shù)意味著從競爭對手處偷取市場占有率,由別人的手中賺取營業(yè)額。

3、消費(fèi)金額(Monetary):客戶的購買金額(可分為累積購買及平均每次購買)

消費(fèi)金額是所有數(shù)據(jù)庫報告的支柱,也可以驗(yàn)證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80%的收入來自20%的顧客。

“↑”表示大于均值,“↓”表示小于均值

因?yàn)橛腥齻€變量,所以要使用三維坐標(biāo)系進(jìn)行展示,X軸表示Recency,Y 軸表示Frequency,Z軸表示Monetary,坐標(biāo)系的8個象限分別表示8類用戶,根據(jù)上表中的分類,可以用如下圖形進(jìn)行描述:

以上就是關(guān)于RFM模型的一個大致的框架介紹。接下來我們談?wù)勅绾芜\(yùn)用這個模型對實(shí)際工作的老客戶做一個分類。

二、RFM標(biāo)準(zhǔn)分析

在數(shù)云等類似的CRM系統(tǒng)中,又把客戶分成五等分,這個五等分分析相當(dāng)于是一個“忠誠度的階梯”(loyalty ladder),其訣竅在于讓消費(fèi)者一直順著階梯往上爬,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。

為了方便下面解說,把相應(yīng)的象限用字母1-25表示(如下圖表示)。

舉個栗子:某個客戶的F=1,30<R≤90,則位于22象限。

利用這個模型召回老客戶之前,需要先捋清楚每一個象限的意義:

  • 越接近右上角象限的客戶越優(yōu)質(zhì),復(fù)購越強(qiáng),對品牌忠誠度越高;

  • 位于21-25象限的客戶,只要再購買一次,就直接變成象限16的客戶;位于6-10象限的客戶,只要再購買一次,就直接變成象限1的客戶。

  • 象限25屬于流失客戶,象限1屬于絕對忠實(shí)老客戶(這種客戶溝通打電話最直接),重點(diǎn)關(guān)注象限5和10的客戶(為什么你的忠實(shí)老客戶流失了?)……

  • 下面直接看這個表格,有一個更直觀的感受。

    RFM標(biāo)準(zhǔn)分析又衍生出一個參數(shù):客戶數(shù)/占比。因此可以分為:按客戶數(shù)/占比劃分象限,按平均每次購買金額劃分象限;按累計(jì)購買金額劃分象限。

    表2.1 按累計(jì)金額劃分象限的RFM標(biāo)準(zhǔn)分析

    表2.1說明,購買次數(shù)越多的客戶比例越少,注意象限24(加棕色),此種類型數(shù)據(jù)表示你的流失客戶太多啦!該好好關(guān)愛一下新客戶的營銷工作了,把象限21-25的客戶往象限16丟去。

    表2.2 按平均每次購買金額劃分象限的RFM標(biāo)準(zhǔn)分析

    表2.2從M(消費(fèi)金額)的角度來分析,可以把重點(diǎn)放在象限2和象限3(加黃色),此類客戶單此貢獻(xiàn)度高,可重點(diǎn)拜訪或聯(lián)系,以最有效的方式挽回更多的商機(jī)。

    表2.3 按累計(jì)購買金額劃分象限的RFM標(biāo)準(zhǔn)分析

    表2.3 還是從M(消費(fèi)金額)的角度來分析,可以發(fā)現(xiàn)人民幣的主要貢獻(xiàn)值都在于流失客戶身上,也就是說,你從老客戶身上壓榨的油水太少啦!你的CRM維護(hù)工作做的不行噢~新客的二次召回是下一階段重點(diǎn)要關(guān)注的問題點(diǎn)。

    三、基于RFM模型的老客戶召回邏輯

    再舉這么一個假設(shè):

    你有10000個客戶,需要發(fā)短信或郵件最大程度(人數(shù)或者消費(fèi)金額)召回他們,但是你的預(yù)算不多,最多只能選取2000-3000個顧客,那么你會如何找到最優(yōu)化的客戶樣本?

    理解了這個RFM的邏輯,ROI從1:6跳躍到1:30都是可能的,營銷所節(jié)省下來的成本會很可觀 。根據(jù)不同象限周期性變化,可以推測出客戶消費(fèi)的異動狀況,根據(jù)客戶流失的可能性,列出客戶。

    不知道怎么取樣,就干脆地毯式轟炸一遍所有象限的客戶吧,統(tǒng)計(jì)出不同象限的投入產(chǎn)出比ROI是多少。下次活動心里就有譜了~

    有了概念還得不斷地嘗試→總結(jié)→調(diào)整,達(dá)到一個最理想的狀態(tài)。

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    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的tableau做rfm分析_RFM模型客户关系管理的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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