怎樣掘出客戶價值?

RFM分析法幫助企業透過客戶的動態行為信息，更深入地洞察客戶行為，將根據客戶不同的行為特征細分為不同的群體。

春節期間，正是商家的促銷旺季，作為一家大型超市的市場經理，如果在既定的促銷預算里，只能從60萬交易會員中挑選20萬人進行直郵目錄營銷，你會如何選擇呢?

不少人往往會對60萬會員進行高低排序，并將排名靠前的20萬名會員作為目錄營銷的主要對象。但是，這種方法所帶來的響應率卻并不理想。

事實也恰恰相反，因為一個消費能力足夠高的客戶，常常會出現在多個商家的重要客戶名單上，如果他在短時間內收到多個商家的促銷產品冊，那么你的資料被忽略的概率要高得多；而消費能力低的客戶受到競爭商家的影響反而小，信件的拆閱率反倒更高。用RFM掘金

如果能在考慮客戶消費金額的同時，結合最近購買情況和購買頻率，就可以回避一些問題。如果按重要性排序，可以分為R(Recency，客戶最近一次的購買情況)、F(Frequeney，客戶購買頻率)和M(Monetary，客戶消費金額)，結合起來就是RFM分析法。

通常情況下，客戶最近購買情況(R)與客戶購買頻率(F)對客戶的響應率會有更大影響。因為絕大多數人在新購車、購房或購物后，會持續一種激動。如果顧客第一次在某商場購物后，很快就收到來自那個商場的信件，肯定會馬上拆閱這封信。

相對而言，R F M分析更側重于對客戶行為的分析，他們的這些行為會對將來的購買產生什么影響等等。因此，無論是B2C行業還是B2B行業的客戶管理與營銷，RFM都能有效指導企業與客戶開展更為精準、個性化和高響應率的溝通，幫助企業提高收入和利潤。

只要企業已經建立的客戶數據庫中，有較為完整的交易記錄，就可以將RFM分析應用到營銷實踐中。在應用RFM分析法的時候，只需要掌握“三五”原則即可。這三個關鍵指標就是R(客戶最近一次的購買情況)、F(客戶購買頻率)和M(客戶消費金額)，把所有客戶記錄依次按三個關鍵指標進行排序后，就分成五個相等數量的群體，并把每一個五等分的代號放人每一個數據庫記錄里，并相應標上從5到1的數字，就完成了對客戶數據的RFM編號。

舉例來說，某一個客戶在按購買時間排序后，屬于五等分客戶群里最新的日期，則此客戶的R編碼為5；繼續將此客戶在按購買頻率排序后，發現它屬于五等分客戶群里第二類客戶，則此客戶F編碼為2，再接著把這個客戶按消費金額排序，發現它在第三類客戶里，則它的M編碼為3，將三個編碼合并起來，此客戶的RFM編碼就是523，這個簡單的三位數代碼，分別代表著此客戶的最近購買情況、購買頻率和消費金額。

借助計算機，RFM編碼工作可以很快完成，每3個數字將形成一個RFM單元，按“三五”原則，總計會得到5x5x5=125個RFM單元代碼，每個單元都有相同數量的客戶，可以非常方便地對不同單元的客戶進行RFM的特征比較，并選擇合適的客戶來做營銷推廣。

事實上，B2B行業的交易客戶數量往往要小得多，很多企業的交易客戶數量最多也僅為萬級，如果這時仍舊使用125\"~RFM單元，每個單元里的客戶數量太少以至失去細分的意義。一般B2B行業每個RFM單元的客戶數量不應少于1000家，這時可將RFM單元總量下調。下調的方法主要是減少購買頓率(F)和消費金額(M)的等分數量，例如5個R(最近購買情況)×2個購買頻率×2個消費金額=20個RFM單元。對一家銷售高端產品的B2B企業來講，消費金額在銷售中非常重要，RFM劃分也可以調整為4個R(最近購買情況)×2個購買頻率×3個消費金額=24\"bRFM單元(見下表)。應用案例

以聯邦快遞公司為例，公司用RFM三個指標將所有客戶分為：貢獻額最高的10％穩定客戶群、高貢獻額的成長客戶群、過去六個月流失的中貢獻額客戶群、季節性低貢獻額客戶群、中貢獻額的穩定客戶群、低貢獻額且在過去六個月內的流失客戶群、低貢獻額但剛恢復交易的客戶群這七個客戶群體，每個細分群體再依收入貢獻額細分為十等分。

聯邦快遞在兩年內持續觀察，客戶如何在七個細分群體中變動，每個細分群體內客戶如何在十等分內上下移動。針對階段性分析的結果，公司針對每一個細分群體制定一套有針對性的客戶策略。針對貢獻額最高的10％穩定客戶群，會想盡辦法留住他們，為他們提供最好的服務。針對高貢獻額的成長客戶群，公司會投入營銷預算去尋找促使他們高速成長的原因，以幫助其它的客戶提高貢獻額。針對過去六個月流失的中貢獻額客戶群，公司通過電話與客戶溝通，調查他們減少合作的原因，以留住客戶。針對季節性低貢獻額客戶群，聯邦快遞會在非交易期減少相關的營銷預算，以降低浪費。

除此之外，零售行業的吉之島廣州店也是一個經典案例。公司在應用RFM分析開展客戶一對一營銷后，年度業績增長了20％。

廣州吉之島從2008年開始推廣會員卡，并根據客戶的消費金額把卡分成了金卡(年消費24000元以上)、銀卡(年消費12000-24000元)和普卡(年消費1.2萬以下)三類會員。第一年，會員數量發展到了10萬人。商場的高層管理人員希望在會員數據的基礎上，用RFM分析模型開展客戶關系管理。

雖然面對會員客戶，吉之島只用了消費金額(M)作為級別劃分的主要依據，但在吉之島的RFM分析模型里，根據消費金額(M)指標劃分的客戶卻有5級，M5是消費金額最高的金卡會員。

吉之島根據消費頻率(F)也將客戶劃分了5個級別，F5是最忠實的會員，對F值較高的會員。但在最近消費時間(R)上，吉之島采用了把消費頻率(F)和最近消費時間(R)相結合的方法進行評估，如果客戶的最近一次消費時間與到店頻率偏差很大，吉之島會在客戶關系管理系統里產生客戶流失預警標識。

對三個值都很低的會員，營銷部門會把他們定義為“邊緣會員”并減少相關的營銷預算。對到店頻率(F)值低但消費金額(M)值高的會員，結合他們的購買時間(R)，會被定位為“團購會員”，吉之島在春節、端午、中秋等重要節日前，都會特別強化與這部分會員的聯系。而母親節前，吉之島又會先根據會員的人口特征信息把相關年齡層次會員篩選出來，再根據消費金額(M)和到店頻率(F)，把最有購買傾向的客戶挖掘出來。吉之島還會基于RFM模型選擇精準的目標會員，推出等各種主題促銷。

在每一次促銷活動結束后，吉之島會通過CRM系統里所收集到的會員消費數據，進行促銷活動效果評估。如果定位的目標客戶在促銷期內并沒有消費足夠數量的預期商品，則說明促銷主題對會員沒有吸引力，營銷部門要根據評估效果調整下一步的營銷策略。

除此之外，RFM指標還可以結合客戶的商品購買信息，來觀察了解會員到店購買的都是什么商品，最有價值的客戶是哪些，買的商品口味是什么，信息可以用來指導吉之島調整商品的采購。

事實上，RFM信息的獲得，依賴于會員刷卡頻率的提升。吉之島把每個月的20號和30號定為會員日，顧客在這兩天的消費可能得到兩倍的積分獎勵；在店慶和主題促銷期間，公司會臨時指定會員日并為會員提供會員價。在會員生日當天，發出生日祝賀短信，并可憑會員卡去服務臺領取生日禮物。年底前，吉之島會提前一個月通過網站廣告、手機短信和廣播等多種方式提示會員年度有效積分換購和清零，這對帶動年底的會員消費也有很大作用。

這些年來，RFM分析法已經被廣泛應用于制造業、電信服務業、銀行業和目錄營銷業等多個行業，無論B2B還是B2C領域，RFM分析法都大有可為：RFM幫助企業透過動態的客戶行為信息，更深入地洞察客戶行為，將客戶根據不同的行為特征細分為不同的客戶群體。企業可以針對不同的客戶細分群體，制定更有針對性也更為精準的營銷溝通策略，獲得更高的客戶響應，提高客戶忠誠，減少營銷預算浪費，降低客戶流失，是企業用來挖掘客戶價值金礦的最佳利器。