【产品教程】RFM分析方法

RFM模型分析是最广泛应用的的客户价值分析工具，是电商运营所必须的分析模型。网上有很多相关的资料可以学习，在这里为大家做下简单的介绍。

RFM模型是指：

• 最近一次消费(Recency)
• 消费频率(Frequency)
• 消费金额(Monetary)
  

最近一次消费是指客户上一次购买的时间。理论上来说，上一次消费时间越近的客户是越优质的客户，该部分客户与店铺的关系更加紧密，更加容易触达；距离当前上一次消费越远的客户，越有流失的风险。

消费频率是指顾客在限定期间内所购买的次数。可以说最常购买的客户，是满意度最高的客户，也是忠诚度较高的客户。提升客户的购买频率意味着提高客户终身价值的贡献。

消费金额是指客户购买商品支付的订单金额。消费金额是客户贡献的最直接的体现，我们所做的所有运营活动都是为了提升客户的消费金额。

结合RFM的效果，可以将店铺客户划分为以下分布：

通过对这部分用户的了解，可以指定客户成长计划，找到重点运营的客户，进行精准触达运营。

我们以实际的RFM表现来举一个例子：

如上图所示：
1、该店铺中有363位购买过1次，且最近购买时间是在1年以前的客户；并且最近购买时间在90~365天之间有近400客户。这些客户购买一次后，都没有产生回购，随着最近购买时间越来越久，客户就会越来越流失。

针对这部分客户，我们可以考虑通过客户分群-自定义条件筛选出来后，进行定向通知营销

2、该店铺中有购买1次的客户占比为 51%，而购买2~4次差不多占比20%，而购买次数大于等于5次的占比28%。 说明该店铺有一批忠实的老客户，持续在店铺中购买商品；但是新成交客户的多次转化却不够如意，运营重点需要放在老客户成长培养上。可以考虑使用会员等级将客户忠诚度提高，增强客户多次转化购买

通过RFM模型我们还能分析出很多可操作的运营点，在这里不再一一举例，大家可以在 数据 - 客户分析 - 客户洞察，去查看自己店铺的客户RFM分布情况，通过数据去完善运营计划。

本帖最后由 有赞-Damon 于 2021-3-19 16:09 编辑

有赞运营大拿们，再多多提供一些RFM分析的案例和RFM驱动运营的方法吧

有赞运营写的很细， 支持

非常棒，期待早日出正式版，并支持定制

大佬们，可以多分享下案列么。感谢

案例

可不可增加查看具体数据中，都有哪些用户，这样也方便对用户运营

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