什麼是 RFM 分析？ 如何將其用於客戶細分
已發表: 2021-08-27 |
聰明的營銷人員知道“了解你的客戶”的價值。 因此，營銷人員不僅需要產生更多點擊，還需要遵循從增加點擊率（點擊率）到保留、承諾和發展客戶關係的範式轉變。
與其將整個客戶群作為一個整體來解釋，不如將他們分成類似的群體，了解每個群體的特徵，並讓他們參與適當的活動，而不是僅僅根據消費者年齡或地理位置進行細分。
RFM 是最可靠、最強大的細分和最簡單易用的方法之一，可幫助營銷人員分析客戶行為。
現在您一定想知道RFM 分析是什麼以及如何利用它來促進業務增長。
所以，事不宜遲，讓我們繼續前進，從基礎開始。
內容
什麼是 RFM 分析？
RFM 代表新近度、頻率和貨幣價值。 這些值對應於關鍵的客戶特徵。
此外，這些RFM 指標是客戶行為的領先指標，因為頻率和貨幣價值會影響客戶的生命週期價值，而新近度會影響保留率，這是一種參與度衡量標準。
缺乏貨幣方面的企業，如讀者群、收視率或面向衝浪的產品，可以利用參與參數而不是貨幣因素。
因此導致應用 RFE—— RFM的變體。 此外，該參與度參數可以解釋為基於多個指標的複合值，例如跳出率、訪問的頁面數量、每頁的訪問持續時間等。
RFM 因素解釋了這些事實：
- 購買越近，客戶在促銷活動中越活躍
- 客戶購買的次數越多，他們的參與度和滿意度就越高
- 貨幣價值將重度消費者與低價值購買者區分開來
使用 RFM 分析進行客戶細分
每當您計劃進行營銷支出或製定新的促銷活動時，零售營銷人員都必須謹慎對待細分和定位消費者。
例如，如果廣告活動針對您所有成千上萬的消費者，那將是營銷支出的浪費。 而且，這種沒有針對性的營銷推廣不可能有更高的轉化率，甚至可能損害您的品牌價值。
零售商現在採用複雜的方法來細分他們的客戶，並將他們的營銷工作瞄準這些細分市場。 在 RFM 分析下，每個客戶都根據三個因素進行評分，即Recency 、 Frequency和Monetary value 。
因此， RFM 分析讓公司能夠識別出最有可能響應新報價的客戶。
讓我們詳細看看這些因素中的每一個：
1. 近期：
新近度是預測誰更有可能接受報價的最重要指標。 與最近沒有購買過的消費者相比，最近向您購買過的消費者更有可能再次向您購買。
2.頻率：
第二個最關鍵的因素是這些客戶向您購買的頻率。 頻率越高，他們接受您的提議的機率就越高。
3.貨幣：
第三個因素是這些買家在購買上花費的金額。 與花費較少的客戶相比，支付較高的客戶更有可能根據優惠進行購買。
既然我們已經看到了所有三個因素，那麼是時候了解它是如何工作的了。
RFM 分析如何工作？
RFM 分析為每個客戶分配一個新近度、頻率和貨幣價值的分數，然後計算出您的總 RFM 分數。
新近度分數是根據最近一次獲取的日期估算的。 分數通常根據值進行分類。 例如，一家公司可能會開發一個從 1 到 5 的分類系統，其中 5 是最高的。
因此，在這種情況下，在 1 個月內購買過的消費者的新近度得分為 5，在 1-3 個月內購買過的消費者得分為 4，依此類推。
此外，頻率得分是根據客戶購買的次數估算的。 頻率越高的客戶得分越高。
最終，客戶會根據他們在採購上花費的金額分配一個分數。 為了衡量這個分數，您可以估算實際花費的金額或每次訪問的平均花費。
通過將所有三個分數相加，可以計算出最終的 RFM 分數。 RFM 得分最高的消費者被認為是最有可能回答他們的報價的消費者。
客戶細分
RFM 分析支持零售商細分消費者並根據他們的資料計劃優惠和促銷活動。
以下是幾個實例：
- 具有高 RFM 總分的消費者服務於最好的客戶。
- 總體 RFM 得分較高但頻率得分為 1 的消費者是新消費者。 公司可以為這些消費者提供特別優惠，以增加他們的訪問量。
- 您可以將 RFM 分析與其他客戶的數據（例如他們的收入水平和性別）一起解釋，以細分客戶群。
- 擁有高頻率分數但低新近度分數的客戶是那些過去經常訪問但最近沒有訪問過的消費者。 對於這些消費者，公司需要進行促銷以將他們帶回商店或進行調查以發現他們放棄商店的原因。
- 您可以將 RFM 分數與活動結果一起解釋，以消除不響應的客戶並進一步增強活動。
- 您可以檢查 RFM 分析分數和他們購買的產品，以便為所有客戶群創建高度針對性的報價。
單擊此處了解有關客戶細分的更多信息
結論
RFM 分析是一種引人注目的方法，可幫助您識別最佳客戶並開展更有針對性的營銷活動。 然而，RFM 本身是不夠的。
相反，零售商應該創建更詳細的客戶檔案，包括他們的人口統計數據、購買模式和行為，並將這些信息與 RFM 結合使用，以向客戶提供更好的價值。