客户价值测量(基于RFM模型)

更新时间:2023-05-27 01:50:08 阅读: 评论:0

理论学习总结-实验室制取二氧化碳的装置

客户价值测量(基于RFM模型)
2023年5月27日发(作者:感恩老师的文章)

新华扬生物股份有限公司 客户价值评估与测量

AU: 市场管理部 赵军

客户价值评估与测量

——基于RFM模型

企业生存的基础是利润,不断增长的利润让企业有持续发展的动力,而利润

则需要通过客户的购买来实现,所以目前营销学界无论是理论派还是实践派,

将最大限度获得“老客户”的价值实现作为企业实现价值增长的重要源泉。

为了得到客户的“心”(如客户满意度、忠诚度等),从客户那里获得更大的

生命周期价值,CRM提供了许多分析模型和预测模型,如客户购买行为随机模

型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法、回归拟合方

法等。但是目前最普遍且行之有效的方法则是RFM分析模型。

一、RFM分析模型的起源和定义

美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究表明,客户的数据库中,基

本都在透漏出三个信息:消费间隔时间、消费频率和消费金额,根据这三个要素,

我们可以找出自己的客户是否忠诚?是否带来利润?抑或需不需要企业进行持

续投入?

RFM分析模型中,每个英文字母代表一种相对容易获得的已成交客户的行

为参数。R(Recency,最近)表示客户最近一次购买的时间。为了更方便计量,

也可以把它看作是最近一次购买时间到统计当日所持续的天数/周数/月数等,

停止采购的时间;也可以把它看作从统计周期起始日到最近一次购买日期持续的

天数/周数/月数,即持续采购的时间;F(Frequency,频率)表示客户在统计周期

内购买的次数;M(Monetary Value,货币价值)表示客户在统计周期内每次购

买的平均金额。

二、RFM分析模型的解释

(一)最近一次购买时间R(Recency)

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

据哪种信息购买东西、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,

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们就会持续购买。这也就是为什么购买时间距离我们统计时间越近的客户对我们

信息的反馈越强烈。

最近一次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,在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。反之,同一天,最近一次

消费为三个月前的客户作了其下一次的购买,他就成为最近一次消费为一天前的

顾客,也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。

最近一次消费的功能不仅在于提供的促销信息而已,营销人员的最近一次消

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最近一次消费分析,

以掌握趋势。月报告如果显示上一次购买很近的客户,(最近一次消费为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。

最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。最近才买你的商品、服务或

是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

几天前才上门的顾客购买,比吸引一个几个月甚至一年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。

(二)消费频率F(Frequency)

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。

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),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。

(三)消费金额M(Monetary Value

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)的最有力的证据——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。而最差的10%在让我们

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倒贴。

如果你的预算不多,而且只能提供服务信息给20003000个顾客,你会

将信息或者资料邮寄给贡献40%收入的顾客,还是那些不到10%的毫无贡献的

顾客?数据库营销有时候就是这么简单。这样的营销所节省下来的成本会很可

结合这三个指标,我们就可以把顾客分成5*5*5 = 125类,对其进行数

据分析,然后制定我们的营销策略。

最近一次消费、消费频率、消费金额是测算客户价值最重要也是最容易的方

法,这充分的表现了这三个指标对营销活动的指导意义。而其中,最近一次消费

是最有力的预测指标。

三、RFM应用范围

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。

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非常适用于提供多种商品的企业,这些商品单价相对不高,或者相互

间有互补性,具有多次重复购买的必要,这些企业可能提供如下商品:日用消费

品、服装、小家电等;RFM也适用于这类企业,它们既提供高价值耐用商品、

同时又提供配套的零部件或维修服务,如下:精密机床、成套生产设备、打印机

等;RFM对于商品批发、原材料贸易、以及一些服务业(如旅行、保险、运输、

快递、娱乐等)的企业也很适用。

有些企业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,

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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访。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,

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。

四、RFM模型实证研究

以新华扬为例,做一个简单分析,以下出现的数据为个人杜撰,只为验证

RFM模型的适用性。

表一:RFM模型

表一根据传统RFM模型和酶制剂企业的实际,进行了重新定义,划分为五

类,下图所示:

表二:R分类表

我们把客户最近一次购买日期到分析当天的天数算出来,得到R这个参数。

然后可以依据参数R的大小对客户进行分组,例如可以把客户分成数量基本相

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等的5个等级,R5级表示最近一次购买时间最接近统计当日,R1级表示最近一

次购买时间最远离统计当日。

根据国外的统计结果,R5级客户对企业反馈的回函率是R4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商品信息。如果及时跟进

的邮件内容,采用“交叉销售”(Cross-Sell)或“追加销售”(Up-Sell)的策

略,推荐与客户购买需求相关度高的商品,或者提供额外的重复购买奖励,效果

更加显著。

另外,通过大量的统计发现,紧随参数R之后、与重复购买有密切关系的

是参数F。采用F购买次数作为参数,将客户分为F5~F1五组,采取不同的宣

传策略也是很有意义的。例如过去3个月购买超过5次以上的客户,今后将每

月进行沟通,产品推介和拥有服务优势;而购买不足1次的客户,将只会每两个

月沟通和反馈一次,这个策略的制定与他们的购买时间紧密相联。

统计发现,如果采用M货币价值这个参数对客户分类,平均交易金额高的

客户的反馈率并不见得比平均交易金额低的客户来得多。但这个世界永远存在这

样一些客户,他们对一些促销宣传小策略反应冷漠,但偶尔一次的大额采购往往

给您带来意外的惊喜。因此有必要让他们在需要采购的时候能想起您,这就需要

利用参数M,同样我们也可以把客户分为M5~M1五组。

表三:F/M分类表

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根据RFM模型和新华扬目前的销售情况,设定R、F、M三个因素的具体

类别,下面需要的仅仅只是将目前的客户按照这三个类别进行归类,看看这个客

户是这5*5*5=125类中的哪一类。

R5、F5、M5这一层都用数字5来代替,R4、F4、M4用数字4来代替,

以此类推,可以的出125个组合,如525、423等组合,525代表R5、F2、

M5,也即使这个企业最近交易日期很短,成交金额巨大,但是交易次数在三个

月内只有3次左右,我们得到的结果有很多种:

1.客户一次购买的量可能是一个月的量;

2.客户给我们带来的营业额和利润的增长无疑是巨大的;

3.我们基本可以把握这个客户下一次购买的日期和金额等;

4.此客户是我们必须挽留和保持的客户;

接下来,针对“525”这样的客户我们需要采取什么样的营销策略,自然就

明晰很多。

案例:A集团与新华扬的合作从去年年初开始,到今年三月份已经持续了一

年多,从A集团与公司合作的销售数据中调出来,进行分析:以20113

15日为分析点,A公司最近的一次交易时间为220号,距今25天,那么隶

属于R4,三个月内A公司购买了2次,总金额共100万元,则有下表所示:

表四:A公司RFM模型分析

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那么A公司属于“425”类型,我们可以进行分析,并且得出如下结论或者

营销建议:

1.A公司一次购买的产品可以供该公司一到两个月使用;

2.A公司下一次购买的时间在45号左右,并且采购金额会差不多;

3.分析A公司采购的产品种类,看能否有其他增长方案;

4.我们根据这些数据可以得出如何制定A公司的行销或售后拜访时间;

5.A公司是新华扬的“重要保留的客户”等。

同时,RFM模型不仅仅适用于大客户,对于中小客户也使用,只是应该将

R、F、M三个指标进行改进即可。

五、RFM模型与客户价值推算

RFM模型可以从侧面反映客户为公司带来的价值,也可以让公司来区分该

客户是否为公司重点保持的客户,还是应该舍弃的客户?或者是保持发展的客

户?

RFM模型推算出客户的大致价值,那么更加具体的客户价值推算则需要用

CRM毛利这个概念,此方法能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买

金额,再对销售毛利率、关系营销费用进行推算,就能按年、按季、按月分析出

今后几期的客户价值。

CRM毛利= 购买金额 - 产品成本 - 关系营销费用

应用CRM毛利来评估企业价值需要对产品成本和关系营销费用进行界定,

如,产品成本包括:原料成本、送货成本、库存成本、货款延期成本等;关系营

销费用包括:对此客户的拜访费用、售后服务费用、技术服务费用、产品推介费

用等方面。这些费用的界定都需要全面考虑公司目前的成本组成部分。

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对预测出的今后客户价值结果,您就可按客户价值分层。CRM客户关系管

理将传统的整体营销推进到分块差别化营销、一对一差别化营销的高度,其立足

点就是客户价值差别化分析。

通过预测客户价值,您就清楚一旦VIP客户、大客户流失将在今后造成怎样

的利润损失;也可以找出那些临近亏本或负价值的客户,进行置疑分析,找出对

策。

也要清醒地认识到,即便预测出的客户价值较高,也只是说明其价值势能(购

买潜力)较高,坐等客户送上门的价值动能(实际购买)是不现实的,必须回过头去

CRM基础方法论踏踏实实地与客户互动,推动客户追加购买、交叉购买。

客户价值分析,是企业决策最重要的依据之一,请做好企业的客户价值分析,

正确指引商务运营。

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曲解-和通

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