RFM模型在客户运营中的落地使用_VERS:AVERSE

RFM模型不是一种时尚的营销噱头,而是经过数十年学术研究和产业实践证实有效的客户细分营销模型。参考阅读:深入了解和使用RFM评分找到最佳客户

不少想开展RFM分析的商家,还对方法理论不了解,也没有合适的简单易用的工具,导致无法落地。

一、运营目标

从实践操作出发,首先要分解运营目标。

总营收=客户数*单客价值

确定运营目标后,相应的不同的运营目标,运营逻辑也会不同。

1、提高单客价值:让“一个人产出的更多”,挖掘单客价值。

尽可能延长客户生命周期和消费金额,在RFM分析时,重点考虑M和R。

将F和M合二为一,因为两者都与客户购买的数量有关。比如,一个买了12次年卡每次耗卡1000元(未升单),另一个花12000买了一次热玛吉,在这两种情况下,客户花费了同样的金额,单客货币价值同样重要。

美国多米公司将于2023年2月18日推出DOMIDao质押挖矿:据官方消息,美国多米公司联合拉法科技将于2023年2月18日推出DOMIDao质押挖矿,元宇宙,和游戏等生态应用。DOMIDao将推动整个 DOMI 生态高速发展。[2023/2/18 12:14:14]

2、增加客户人数:让“更多的人到诊”,扩大客户基数和消费频次。

使尽可能多的客户尽可能多次进店消费。在RFM分析时,重点考虑F和R。

举例,购买了脱毛年卡后未升单但上门频次高,该顾客是否有价值?RFM模型中,属于低价值高活跃用户,虽然消费低,但是高活跃,且群体大,消费潜力高。

二、分析规则

1、时间范围

12个月内来消费过算近期有消费,即核算当天算起,1年内。

2、用户范围

24个月有消费的客户。如,24个月内有消费,但最近1个月没有消费的,为已流失客户。

消费金额小于30万的客户。金额特别高的消费顾客也建议排除在外,如大部分顾客年均消费在2万元左右,突然冒出来一个年消费500万的,不计入整体计算。

星展银行:旗下DDEx平台2022年比特币交易量增长80%:金色财经报道, 新加坡星展银行在一份新闻稿中表示,在其数字货币交易所DDEx2022年比特币交易量同比增长近80%,而在该平台上以太坊交易量增长近65%。该银行不愿公布与美元价值交易相关的数据,但一位发言人表示,由于价格波动,2022年DDEx的交易数据与前一年持平。

DDEx还表示,到2022年,它的客户数量翻了一番,在交易所注册了近1,200名用户,并指出使用其数字托管解决方案的客户有所增加。

此前报道,星展银行计划申请在香港提供加密货币的牌照。(CoinDesk)[2023/2/15 12:07:39]

3、参数调整

在分析过程中,需要针对本机构的客户群的特性,调整R、F、M的打分阈值,以便获得更适合本机构实际的客户分层,使营销活动更精准。

三、分析方法

方法1:简单的固定范围

最近一次消费R:距离越近价值越大,

大于50天的打1分,

Nansen:2022年Avalanche区块链上交易笔数同比增长超1500%:金色财经报道,与2021年相比,2022年Avalanche区块链上的交易笔数增长了1500%。

在关于Avalanche的第四季度报告中,数据和分析公司Nansen表示,该网络表现出了强大的实力,NFT交易量和总交易笔数都有显著增长。

DeFiLlama的数据显示,在这种交易活动发生之际,基于Avalanche的DeFi应用程序TVL从2021年的150亿美元峰值下滑至2022年11月的9亿多美元。[2023/2/14 12:06:35]

40-50天的打2分,

35-40天打2分,

30-35天打4分,

30天以内打5分。

消费频率:均为5分,消费频率,价值越大

消费金额:消费金额越高,也就是M值越大,用户价值越高,

低于1000元的打1分,

1000-1500元的打2分,

Signature Bank被指控2020年6月起即对FTX的欺诈有实际了解:2月7日消息,Statistica指控加密友好银行Signature Bank通过允许FTX将客户账户与Signet区块链网络混合,从而促进FTX崩溃。起诉书显示Signature Bank至少从2020年6月起就对FTX的欺诈有实际了解,但仍公开宣传FTX,且未能关闭、暂停或以其他方式限制违反服务条款的Alameda或FTX账户,大大促进了欺诈。(彭博社)[2023/2/7 11:52:04]

1500-2000元的打3分,

2000元-2500元的打4分,

2500元以上的打5分。

方法2:五分位数-根据可用值制作五个相等的部分

分析客户数据,给R、F和M值打1-5分。五分位数是推荐的、使用最多的的RFM评分计算方法。根据可用值制作五个相等的部分,即分成5等份。

如制作五个相等的百分位数范围,则百分位数分数18将落在0-20范围内,这将是第一个五分位数。百分位数81将落在80-100范围内,因此是第5个五分位数。

四、客户分组

场景1:简单RFM分组

重要价值顾客:RFM都很大,机构80%业绩创造者,塔尖存在,需超VIP维护

重要发展顾客:消费频率低,通过产品策略/其他提升消费频率

重要挽留顾客:顾客到院不及时,做好满意度回访,目标保持复购节奏

重要保持顾客:最近消费时间距离现在较远、消费频率低,但消费金额高。这种用户,即将流失,要主动联系用户,调查清楚哪里出了问题,并想办法挽回。

场景2:综合RFM评分

对每个客户的R、F、M值打分,然后得到综合评分,最高555分,最低111分,总共可以得到125个客户分组。

场景3:单客户价值

因为主要分析单客户价值,将F和M合二为一,只考虑R和M。

选择颜色,我们的RFM图形表示将更易于共享和理解。

例如,在10000个客户中,你可能只有120个“冠军”客户,而你的“面临风险的客户”数量可能是1370个。

场景4、客户生命周期

不考虑M,只考虑F和R。目的是尽可能延长客户生命周期,并提高到店频次。

五、二八法则

根据二八法则,RFM都很大的重要价值顾客,创造了机构80%业绩,不妨拿自己企业的数据验证一下,并捞出名单,打上VVIP的标记,重点维护。

六、运营策略

七、CRM系统支持

为了实现以上的RFM分析的内容,需要CRM系统支持,当前还很少有CRM系统在功能性和易用性上能满足商家要求。当然,万能的CRM主管靠万能的EXCEL也能做好RFM分析。

CRM系统要支持RFM分析,需要实现这些功能:

1、设置分析方法:

1)固定范围法。需要能够分别设置R、F、M的1-5分对应的取值。

2)5分位数法。

2、产出分组名单

1)简单RFM分组:产出8个分组的名单

2)综合RFM评分分组:产出全部125个分组的名单

3)单客户价值分组:产出11个分组的名单

3)客户生命周期分组:产出6个分组的名单

3、客户画像

展示分组的客户画像,包括:

1)人口统计学

2)消费心理学

3)社会经济学

4)地理`位置

5)区域人口统计特征

6)行为

4、分组运营

有了细分客户群,就可以针对每个客户分群进行精准、个性化营销,使ROI最大化。

1)选择目标人群

2)选择营销内容,如优惠券、参与活动、特定3内容等

3)统计活动推送的打开率、参与率、转化率,以及目标人群里客户状态的变化。

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