RFM模型是指什么？RFM模型的具体内容、应用及意义-维亿CMS资源网

RFM模型是指什么

一、RFM模型是指什么

RFM模型是Recency、Frequency、Monetary三个英文单词的缩写，是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

R→Recency 最近一次消费

F→Frequency 消费频率

M→Monetary 消费金额

二、RFM模型的内容

1、最近一次消费 (Recency)

(1)、定义

最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至3个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于3至6个月的顾客。

(2)、描述

消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为消费为两个月的客户。反之，同一天，消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。

(3)、功能

消费的功能不仅在于提供的促销信息而已，营销人员的消费报告可以监督事业的健全度。优秀的营销人员会定期查看消费分析，以掌握趋势。月报告如果显示上一次购买很近的客户，(消费为1个月)人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。

(4)、重要指标

消费报告是维系顾客的一个重要指标。买过你的商品、服务或是曾经光顾你商店的消费者，是最有可能再向你购买东西的顾客。再则，要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。

RFM模型

2、消费频率 (Frequency)

(1)、定义

消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

(2)、分类

根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个"忠诚度的阶梯"(loyalty ladder)，如购买一次的客户为新客户，购买两次的客户为潜力客户，购买三次的客户为老客户，购买四次的客户为成熟客户，购买五次及以上则为忠实客户。其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想象成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。

(3)、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。

3、消费金额 (Monetary)

消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证"帕雷托法则"(Pareto's Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍，占公司所有营业额的40%以上。如看累计百分比的那一栏，我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%；而有60%的客户占营业额的90%以上。最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费，表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元，而最差的10%仅有18美元。

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。

三、RFM模型的用户分类

客户类型与等级	R	F	M	客户特征
重要价值客户(A级/111)	高(1)	高(1)	高(1)	最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高
重要发展客户(A级/101)	高(1)	低(0)	高(1)	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，必须重点发展
重要保持客户(B级/011)	低(0)	高(1)	高(1)	最近消费时间交远，消费金额和频次都很高。
重要挽留客户(B级/001)	低(0)	低(0)	高(1)	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，应当基于挽留措施。
一般价值客户(B级/110)	高(1)	高(1)	低(0)	最近消费时间近，频率高，但消费金额低，需要提高其客单价。
一般发展客户(B级/100)	高(1)	低(0)	低(0)	最近消费时间较近、消费金额，频次都不高。
一般保持客户(C级/010)	低(0)	高(1)	低(0)	最近消费时间较远、消费频次高，但金额不高。
一般挽留客户(C级/000)	低(0)	低(0)	低(0)	都很低

根据上表可以看出：

重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！

重要保持客户（011）：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，我们需要主动和他保持联系。

重要发展客户（101）：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，必须重点发展。

重要挽留客户（001）：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。

四、RFM模型的应用

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。

基于RFM模型进行客户细分.png

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）。

2、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：

(1)、确定RFM三个指标的分段和每个分段的分值；

(2)、计算每个客户RFM三个指标的得分；

(3)、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模型评分主要有三个部分.png

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。

五、RFM模型的意义

在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

RFM模型较为动态地层示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等；它也适合在一个企业内只有少数耐久商品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。

RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为每个商品价格可能不同，对不同产品的促销有不同的折扣，所以采用相对的分级(例如R、F、M都各分为五级)来比较消费者在级别区间的变动，则更可以显现出相对行为。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M（消费金额）的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。

RFM也不可以用过头，而造成高交易的客户不断收到信函。每一个企业应该设计一个客户接触频率规则，如购买三天或一周内应该发出一个感谢的电话或Email，并主动关心消费者是否有使用方面的问题，一个月后发出使用是否满意的询问，而三个月后则提供交叉销售的建议，并开始注意客户的流失可能性，不断地创造主动接触客户的机会。这样一来，客户再购买的机会也会大幅提高。

企业在推行CRM时，就要根据RFM模型的原理，了解客户差异，并以此为主轴进行企业流程重建，才能创新业绩与利润。否则，将无法在新世纪的市场立足。