RFM是否使用了一種方法網絡營銷分析客戶的價值。它經常用於直接營銷和數據庫營銷，通常在提供零售產品和專業服務的行業。RFM代表最近、頻率和貨幣價值。在本文中，我們提供了更多的RFM見解，包括它可以提供的好處，以改善營銷工作和增加成功的一個業務．
雖然所有的客戶都是企業的寶貴資產，但有些客戶比其他客戶更有價值。例如，一個月花幾百美元購買產品的人比每幾個月或一年花70美元購買一次產品的人更有價值。企業主如何確定哪些客戶能提供最大的價值?—采用RFM法。
RFM到底是什麼?
RFM是一個首字母縮寫它代表:
- 近因-顧客最近購物的時間。最近從企業購買商品的顧客比很久以前購買過商品的人更有可能再次購買商品。這非常重要，這就是為什麼它在RFM方法中被列在第一位的原因。
- 頻率-客戶購買的頻率。經常買東西的人比偶爾才買東西的人更傾向於再次買。
- 貨幣價值-顧客花多少錢。花費很多的消費者比花費很少的人更有可能再次購買。
RFM是基於帕累托原則，或80/20規則這條定律表明，80%的影響是20%的原因造成的;換句話說，你80%的收入來自20%的客戶。使用RFM，您可以確定前20%的客戶，並集中您的營銷努力和針對這個特定的部分。
計算RFM所需的數據
為了計算RFM，首先需要收集與客戶相關的相關數據。這些數據包括:
- 最近一次購買的日期。
- 他們在特定時間內(例如1年)購買的數量。
- 一個客戶的銷售總數。也可以使用來自客戶的平均銷售數量。
如何測量RFM
一旦你獲得了相關的信息最近、頻率和貨幣，然後你可以設計一個計分係統——例如從1分到10分——並相應地分配分數。得分最高的代表理想的顧客行為。例如，你可以給更多的分數:
- 最近買東西的人比很久以前買東西的人多。
- 花錢多的顧客比花錢少的顧客多。
- 你的重複或忠實的顧客而不是隻買一次的顧客。
另一種選擇是根據與RFM相關的每個屬性定義類別。例如，你可以將最近的記錄分為三類:在過去90天內購買過物品的人;在過去91天至365天內購買過商品的人，以及在365天或更早前購買過商品的人。為每個RFM屬性定義類別之後，就可以創建來自值交集的段。例如，如果每個屬性被分配三個類別，那麼您將使用的矩陣將總共有27個可能的組合。結果片段可以從提供最大價值(最近、頻率和值最高)的片段到提供最小價值(最近、頻率和值最低)的片段進行排序。
RFM的變化
RFM有幾種變體。這些變化根據組織的特定需求或業務修改方法。變化的例子包括:
- LFRM。L的加法表示長度你和客戶的關係。例如，一個與你有多年業務往來的客戶很可能在未來仍然是你的客戶，而不是一個過去幾周才成為你客戶的客戶。
- RFD。在這種變化中，貨幣被持續時間取代(因此是D)。這可以用來分析與收視率、讀者人數或瀏覽率有關的客戶行為。例如，某人花在瀏覽一個網站上的時間。
- RFM-I。在這個變型中加入I，表示相互作用。RFM的這種變化考慮了與客戶的營銷互動的近代性和頻率。
如何使用RFM
使用RFM，您可以發現誰是最有價值的客戶。有了這些信息，你就可以利用了營銷策略這是為了鼓勵這些客戶繼續與你做生意;重新定位目標比如廣告。這些更直接的營銷努力可以引領增加轉換而且ROI以及更高的客戶留存率。
警告一句
需要注意的是，在使用RFM增強營銷策略時要非常小心。如果你對最好的客戶進行過度的營銷，他們可能會感到惱火，並決定轉向競爭對手。此外，您不應該忽視RFM排名最低的客戶;相反，使用這些信息作為一種方法來改進您的努力，並增加他們將來回到您的企業並進行購買的可能性。
