数据智能服务之：基于RFM模型的客户价值经营点

应用特性：

通过云星空RFM模型分析企业客户的购买行为、购买频率、购买金额，帮助企业识别不同类别的客户：重要价值客户、一般价值客户、流失客户等，以便制定和落实精准的客户经营策略。 

1.应用背景：

在产品迭代过程中，通常需要根据用户的属性进行归类，也就是通过分析数据，对用户进行归类，以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。

经验丰富的营销人员都知道“了解客户”和“客户细分”的重要性。与其将整个客户群作为一个整体进行分析，不如将其划分为同类群体，了解每个群体的特征，并使他们参与相关的活动，而不是仅根据客户年龄或地理位置进行客户细分。而RFM分析是市场营销人员分析客户行为的最流行、最简单、最有效的客户细分方法之一。

通过RFM模型分析方法，可以根据用户的属性数据分析，对用户进行了归类。在推送、转化等很多过程中，可以更加精准化，不至于出现用户反感的情景，更重要的是，对产品转化等商业价值也有很大的帮助。

2.RFM概念

什么是RFM模型？

Recency:距离最近一次交易（比如：5天），反映了用户最近消费的热度，用以衡量用户是否流失。

Frequency:交易频率（如：3次），反映了用户对于产品、品牌的忠诚程度。

Monetary:交易金额（如：5000元），反映了用户的购买力。

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。在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。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3项指标来描述该客户的价值状况。

3.基于RFM的价值分层

3个指标作为坐标系的XYZ坐标轴，从空间上切割成8类，作为用户的价值分层，如下图：

用户价值分层说明：

模型构建用户画像：

用户画像的基础成分来源于用户的准入信息（会员注册时的登记信息），更多的特征数据来源于用户的各类行为，而RFM模型便是基于用户消费行为提炼出来的价值指标。通过对各个价值分层的群体特征研究，可以有效提升获客能力以及针对各类人群实现精准化营销。

针对RFM分层用户制定相应的营销策略:

1.重要价值客户：是的最佳客户，他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。提供VIP服务和个性化服务，奖励这些客户，他们可以成为新产品的早期采用者，并有助于品牌的提升。

 2.重要发展客户：近期客户，消费金额高，但平均频率不太高，忠诚度不高。提供会员或忠诚度计划或推荐相关产品以实现向上销售并帮助他们成为的忠实拥护者和高价值客户。

 3.重要保持客