会员RFM分析

RFM模型的基础概念可以参考<a href="https://baike.baidu.com/item/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B/7070365?fr=aladdin">百度百科</a>，简而言之，会员消费有几个重要指标： <ul> <li>R：最近一次消费时间 (Recency)</li> <li>F：消费频率 (Frequency)</li> <li>M：消费金额 (Monetary)</li> </ul> 标准教材里三个指标每个分5个等级，这样能够细分出5x5x5=125类用户，再根据每类用户精准营销……不过实际运用中，125类用户过多，一般是每个维度两分，这样在3个维度上得到8组用户。比方有下面这些经典类型： <ul> <li>重要价值客户（R高F高M高）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，显然很重要，不过这些客户可能对优惠不敏感</li> <li>重要保持客户（R低F高M高）：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，需要主动保持联系</li> <li>重要发展客户（R高F低M高）：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，须重点发展</li> <li>重要挽留客户（R低F低M高）：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当给予挽留措施。</li> </ul> 什么值算高、什么值算低？不同行业有不同行业经验。商家也可以分析自己的会员数据，根据自己的经验总结。 在<a href="https://www.goodsfans.com/login">web管理后台登录</a>后进入菜单“客户”-“会员分析”，可以看到“最近消费时间”、“消费次数”、“消费均价”几个角度的分析入口，可分别进入分析（主要为帕累托图）。 比如最近消费时间，如下图所示。横轴为消费距今天数，纵轴为人数；柱状图为每个区间的人数，曲线图为从左到右的累计人数，比如258天这个区间（准确说是介于258天与516天之间的区间），区间内人数为9162人，加上左侧区间（0天到258天这个区间，0指当天有消费）人数的累计为40386人。 <img src="https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=7eb8390402574feb0a1584576c3a413d" alt="" /> 该页面刚进入时，系统会自动列出该商家会员的边界值，让商家知道整体是什么情况。比如上图，消费时间距今最久的是2321天，消费人数将近8万人；4万人的分界线对应258天那个区间。如果想对这4万人进一步细化分析，可以选择0-500天的分界，如下图所示： <img src="https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=42b30c77a1eb3e884070d61926e07aaa" alt="" /> 消费次数，道理类似，比如下图，可以分析一段时间内（比如3月）的消费次数分布情况。就图中示例来讲，一个月内消费18-20次的有3人，2-4次的有1618人，2-20次累计2339人。 <img src="https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=0bfaabcf47fd4bc2d63f726247990996" alt="" /> 消费金额，有两个，一段时间内的消费总额，或者客单价（下图所示均价，可切换查看总额）。 <img src="https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=8bfafcdbffa9946750ef22940ad0316c" alt="" /> 对会员RFM分布情况有个了解之后，就可以结合自己的预算来决定如何进行精准营销。 <hr /> 精准投放功能在“营销”-“精准投放”处。

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