1樓:網友
rfm模型用於分析客戶價值,它需要提供三項資料,分別是最近一次消費 (recency),消費頻率 (frequency),和消費金額 (monetary)。最近一次消費指研究時間點減去使用者最近一次消費的時間,得到的gap時間值,單位上是天或月或周或年均可,以實際業務情況為準。消費頻率是研究資料範疇內使用者的消費次數,消費金額指研究資料範疇內使用者的消費總計金額。
rfm的原理在於將rfm這三項資料進行分類,首先是分成1~5分計分方式,然後接著將1~5分計分方式按平均值大小分成兩類群體(**值和低價值群體)。最後rfm分別為兩類群體即2*2*2=8種組合,8種組合對應著8類價值人群,最終結合此8類價值人群提供有針對性的營銷策略。
spssau操作如下:
spssau共輸出4個**:
客戶價值如何分析?看看這個rfm模型分析吧
2樓:華源網路
相信很多企業都希望服務好客戶,促進銷售轉化,最好能對產品和品牌產生黏性,長期購買。於是絞盡腦汁去維護客戶關係,但往往不是很理想,無感的依舊無感。為什麼?
因為不同的客戶消費需求不一樣。因此,對不同的客戶進行價值劃分,可以更好地幫助業務部門進行精準營銷,為不同的客戶定製不同的營銷策略,以提高轉化率。
那麼如何對客戶價值進行分析呢?這裡我們可以通過rfm模型對客戶進行細分:
r:最近一次消費(recency),指客戶最近交易日期距離當前天數。
f:消費頻率(frequency),表示客戶在一定時期內的購買次數。
m:消費金額(monetary),表示客戶在一定時期內消費的平均金額。
通過這樣的模型對客戶價值劃分後,我們可以將客戶型別細分成:重要價值客戶、重要發展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般發展客拍橘戶、一般保持客戶、一般挽留客戶,如下圖所示:
藉助上圖所示的rfm模型分析,企業可以很直觀的瞭解到不同客戶所對應的價值。若想清晰的掌握不同客戶型別下的客戶數量及其所帶來的銷售額情況,我們可以藉助下圖幫助使用者直觀統計出不同型別客戶的情況:
如圖,我們可以看到,一般挽留客戶與一般發展客戶的數量最多,但其所帶來的銷售價值並不高,而重要價值客戶所佔數量不多,但卻為企業帶來了最大的收益價值。因此,企業可在面對不同型別的客戶時,採取不同的銷售策略,為企業帶來更大的收益價值。
在對客戶價值分析的過程中,我們還可以結合其他圖表對客戶進行分析,聯動篩選出想要了解的客戶情況:
如上圖橘絕所示,我們可以藉助此分析報表,篩選過濾出任意一家或多家客戶的月度銷售額、成本、平均單價、所購買的商品種類、筆數等指標資料的變化趨勢,以及客戶所購買的物料具體明細,幫助企業更清晰瞭解不同客戶的銷售價值,以此採取不同的銷售應對策略。
當然,上述圖表僅供參考,在實際中可另行修改設計。該分析模型製作完成後,藉助數林bi對資料進行自定義更新設定後,後續資料可自動可從用友或金蝶系圓賀姿統中獲取,幫助我們減少定期重複做表的繁瑣,減輕工作量,從而提高工作效率。
【分析方法or思維】rfm模型——使用者價值分析
3樓:世紀網路
rfm模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段,模型主要是利用客戶的最近一次消費(recency)、總體消費頻率(fequency)以及消費空春全額(monetary)3項指標來描述該客戶的價值狀況。rfm代表近度,頻率和額度,這些指標表徵了客戶的一些消費行為和習慣。頻率和額度會影響客戶的生命週期價值,新近度會影響保留率,而保留模辯率是忠誠度的衡量標準。
rfm是一種客戶細分技術,用以幫助營銷人員快速識別使用者型別及群體分類,並幫助營銷人員根據客戶細分型別鬥碼耐的共性、個性提供一定的營銷策略。因而,rfm的最終成果是客戶的分類及分類分析。
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