如何给客户分类，进行科学管理-RFM模型

客户分类 RFM

应用场景： 对客户进行分类（不局限与客户，可以适应公司场景去变形应用）；精准营销；

应用价值： 通过对客户进行细分，可以快速定位不同业务适合的特定客户群，进而针对性地充分发挥好客户价值，进行科学管理与运营，实现精准营销；

• 客户至上，我们都希望服务好我们的客户群，同时能够最大程度地发挥客户价值，最好能够将客户价值直接变成商业利润。
• 你可能会说“谁花钱多谁是大爷”，好像是这么一个道理，但是如果他们不再“临幸”你的产品了呢？如果上次他们消费是”十年之前“呢？好像他们又不是我们的优质客户了。
• 我们不需要向所有客户群体进行邀请，只需要对其中可能不到20%的目标优质客户下手就能事半功倍。

这时候就该请出我们今天的主题-RFM模型。RFM模型结合了客户的三个基本属性来对客户做细分，可以快速定位不同业务适合的特定客户群，进而针对性地充分发挥好客户价值，进行科学管理与运营。

RFM模型原理

• R （Recency 近度）：距离客户最近一次购买的时间有多久（分析：做月度分析时，假如上一次消费为一个月或以内的人数增多，
  表明企业正在稳步增长，反之则是企业经营迈向不健全之路的征兆）
• F（Frequency 频度）：客户在最近一段时间内购买的次数（分析：最近常购买的顾客通常就是满意度较高，或者忠诚度较
  高的顾客；增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处赢得市场占有率；）
• M（Monetary 值度）：客户在最近一段时间内购买的金额（有数据表明，40%的顾客贡献企业80%以上的营业额，表现最好的10%的顾客的平
  均花费通常是最差的10%的十倍；）

解决方法 ：计算R、F、M值，把计算值与参考值（可以是均值、或者根据实际场景设定）进行比较来对客户进行分类。可以分为重要价值客户，重要维持客户，重要唤回客户，重要挽留客户，重要深耕客户
，一般价值客户，一般保持客户，一般发展客户，一般挽留客户等

RFM客户价值模型的强大之处

RFM模型为什么能成为客户价值管理里的“明星模型”？

• 它很客观 - 利用客观的数字尺度，对客户进行简明而翔实的高水平描述。
• 它很简单 - 只需要客户的消费时间和消费金额两个字段，业务人员就可以在不需要信息部门或复杂软件的情况下就能有效使用它。
• 它很直观 - 这种分割方法的输出很容易理解和解释。

RFM模型能够轻松地解答你业务上的这些问题

• 谁是我最好的客户？
• 哪些客户正处于流失的边缘？
• 谁有可能转化为更有利可图的客户？
• 谁是你不需要关注的无价值客户？
• 你必须保留哪些客户？
• 谁是你的忠实客户？
• 哪些客户最有可能对当前的营销动作做出回应？

典型业务决策

客户价值有几种常用的分类规则，6种、8种和11种， 下面讲述最为常见的8类分类法及对应的典型业务决策。话不多说，直接上干货。收藏保一年系列，表格列得十分清楚。加粗的是更值得我们关注的客户群体，不过不同的企业重点关心的客户群可能不同，所以对应的业务决策也不是绝对的。

RFM模型应用行业非常广泛，互联网、零售、电商、通信、 银行、旅游、餐饮、 交通运输、保险等都有应用，可见它的强大之处！

RFM模型的扩展

RFM模型是对客户细分的直接而强大的方法。但是，RFM模型只考虑三个具体因素（尽管重要的因素）也就意味着该方法可能会排除同等或更重要的其他变量（例如购买的产品，之前的活动响应，人口统计信息）。同时，RFM营销本质上是一种历史方法：它研究过去的客户行为，这些行为可能会或可能不会准确地表明未来的活动，偏好和反应。更先进的客户细分技术基于数据预测分析技术，这些技术在预测未来客户行为时往往更为准确。

RFM是量化客户行为的简单框架。许多人已经扩展了RFM模型进行了变体。

• RFD（近度，频度，持续时间）此处所用时间是花费的时间。在分析观众/读者/冲浪导向产品的消费者行为时特别有用。

• RFE（近度，频度，参与度）参与度可以是基于页面上的时间，每次访问的页面，跳出率，社交媒体参与度等综合价值，对于在线业务尤其有用。
  换句话说，掌握了RFM模型原理，我们就可以契合公司的场景灵活的去应用。