RFM模型在電商客戶(hù)關(guān)系管理中的應(yīng)用-@數(shù)云雪梨-電商營(yíng)銷(xiāo)引流電商干貨

本文主題電商電商,電商客戶(hù)關(guān)系管理,電商客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo),電商營(yíng)銷(xiāo)引流。

最新研究成果：怎樣衡量電商存量用戶(hù)的價(jià)值？是消費(fèi)金額？購(gòu)買(mǎi)次數(shù)？還是上一次購(gòu)買(mǎi)時(shí)間？通過(guò)什么框架進(jìn)行用戶(hù)細(xì)分對(duì)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)提升用戶(hù)的響應(yīng)率最有效？歡迎拍磚、討論與擴(kuò)散。歡迎大家微博加我共同研究新浪微博@數(shù)云雪梨背景：假設(shè)店鋪在2012年1月要開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)，需要對(duì)老用戶(hù)進(jìn)行優(yōu)惠券、短信、郵件營(yíng)銷(xiāo)。困難：店鋪有1萬(wàn)個(gè)老用戶(hù)，但是營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用只夠給支持2000個(gè)用戶(hù)。解決方案：通過(guò)RFM模型選擇，選擇最有可能相應(yīng)的2000個(gè)用戶(hù)。數(shù)據(jù)記錄：某店2011.1.1-2011.12.31年購(gòu)買(mǎi)記錄；目標(biāo)組：2011年11-12月到店購(gòu)買(mǎi)（有效交易）的老用戶(hù)（購(gòu)買(mǎi)次數(shù)大于2次）；指標(biāo)R：上次購(gòu)買(mǎi)時(shí)間距離2011年12月31日的天數(shù)；指標(biāo)F：1-11月的購(gòu)買(mǎi)次數(shù)；指標(biāo)M：1-11月的累計(jì)購(gòu)買(mǎi)金額；第一步：先跑出一個(gè)決策樹(shù)SAS模型，得到如下結(jié)果。先看樹(shù)的右半邊：干貨1：根據(jù)本例，劃分用戶(hù)的首要指標(biāo)是F——購(gòu)買(mǎi)次數(shù)，購(gòu)買(mǎi)次數(shù)大于6.5次的用戶(hù)響應(yīng)率為8.4%，顯著高于小于6.5次1.8%；（6.5次是系統(tǒng)跑出來(lái)的，因類(lèi)目和店鋪運(yùn)營(yíng)情況而定）干貨2：劃分用戶(hù)的第二重要的指標(biāo)是R——上次購(gòu)買(mǎi)時(shí)間在76.5天以?xún)?nèi)的用戶(hù)響應(yīng)率為21.2%，較上次購(gòu)買(mǎi)在76.5天以上的用戶(hù)的5.2%高出很多。干貨3：對(duì)于重復(fù)購(gòu)買(mǎi)的老用戶(hù)，購(gòu)物金額指標(biāo)非常重要，對(duì)于F在6.5次以上，R在76.5以?xún)?nèi)的用戶(hù)，如果M——1-11月累計(jì)購(gòu)物金額1100以上的用戶(hù)響應(yīng)率高達(dá)36.6%。再看樹(shù)的左邊：大家可能很好奇，為什么在樹(shù)的左邊，沒(méi)有出現(xiàn)M這個(gè)指標(biāo)。這個(gè)的話(huà)根據(jù)決策樹(shù)的算法和經(jīng)驗(yàn)不難判斷，購(gòu)買(mǎi)次數(shù)很少的用戶(hù)，比如購(gòu)買(mǎi)1次的用戶(hù)，購(gòu)買(mǎi)金額差別較大。所以用購(gòu)買(mǎi)金額進(jìn)行劃分的意義不大?；氐絼倓偟膯?wèn)題：我怎樣選出最有可能回頭購(gòu)買(mǎi)的2000個(gè)人做營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)呢？選擇優(yōu)先級(jí)：優(yōu)先級(jí)1：[響應(yīng)率：36.6%]F>=6.5R1100基數(shù)290人優(yōu)先級(jí)2：[響應(yīng)率：16.0%]F>=6.5R=6.5R>76.5M這個(gè)圖的兩個(gè)曲線(xiàn)代表營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)用戶(hù)的累計(jì)響應(yīng)率這個(gè)圖可以這樣看，如果隨機(jī)選擇用戶(hù)做活動(dòng)的話(huà)活動(dòng)響應(yīng)率是2-3左右；如果通過(guò)RFM的決策樹(shù)模型的話(huà)，優(yōu)先選擇級(jí)別高的用戶(hù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，一開(kāi)始的響應(yīng)率高達(dá)10以上，但是隨著目標(biāo)用戶(hù)的增加這個(gè)比例會(huì)逐漸下降，當(dāng)全部用戶(hù)都進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的話(huà)最終響應(yīng)率是一樣的。引申閱讀——RFM模型的應(yīng)用意義在眾多的客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該模型通過(guò)一個(gè)客戶(hù)的近期購(gòu)買(mǎi)行為、購(gòu)買(mǎi)的總體頻率以及花了多少錢(qián)三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶(hù)的價(jià)值狀況。RFM模型較為動(dòng)態(tài)地層示了一個(gè)客戶(hù)的全部輪廓，這對(duì)個(gè)性化的溝通和服務(wù)提供了依據(jù)，同時(shí)，如果與該客戶(hù)打交道的時(shí)間足夠長(zhǎng)，也能夠較為精確地判斷該客戶(hù)的長(zhǎng)期價(jià)值(甚至是終身價(jià)值)，通過(guò)改善三項(xiàng)指標(biāo)的狀況，從而為更多的營(yíng)銷(xiāo)決策提供支持。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶(hù)最近一次購(gòu)買(mǎi)的時(shí)間有多遠(yuǎn)，F(xiàn)(Frequency)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)，M(Monetary)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的金額。一般的分析型CRM著重在對(duì)于客戶(hù)貢獻(xiàn)度的分析，RFM則強(qiáng)調(diào)以客戶(hù)的行為來(lái)區(qū)分客戶(hù)。

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