RFM模型：讓客戶倒貼的利器(真實個案)

前言

你相信自己的消費行為會影響你的抽獎運嗎 🤔💭

為甚麼 RFM 模型能夠幫助企業提升客戶忠誠度和價值？ 😊
因為它能根據客戶的消費行為，精準地將客戶分群，制定差異化的行銷策略。例如，針對高價值客戶提供更優質的服務，針對低價值客戶推出促銷活動 😎

透過這篇文章，你會學到： 1) 如何消費中獎🎉 2) 如何有效評估和利用目標族群🎯 3) 按讚、分享和訂閱我們 😄

在競爭激烈的商業環境中，企業需要開發有效的目標客群與管理策略，以便留住客戶。而要留住客戶，就必須了解客戶。RFM 模型是一種簡單易用、實際有效的客戶價值評估模型，可以幫助企業了解客戶的價值，從而採取差異化的營銷策略，提升客戶滿意度和忠誠度。

RFM 模型通過三個指標來衡量客戶的價值：最近一次消費時間、消費頻率和消費金額。根據這三個指標，可以將客戶分為不同的群組，並針對不同的群組採取不同的營銷策略。例如，對於高價值客戶，可以提供更優質的服務和優惠，以提高客戶忠誠度；對於低價值客戶，可以採取促銷活動等措施，刺激客戶再次消費。

通過使用RFM模型，企業可以提高客戶管理的效率和效果，從而提升銷售額和利潤。

筆者有一次幫澳門某電商導入 RFM 模型，對其客戶進行分群，結果發現：

• 高價值客戶僅佔客戶總數的10%，但卻貢獻了70%的營收。
• 低價值客戶佔客戶總數的60%，但卻僅貢獻了5%的營收。

因此，該電商企業針對高價值客戶推出了專屬的會員服務，包括免費送貨、專屬折扣等，以提高客戶忠誠度。同時，針對低價值客戶，該電商企業推出了促銷活動，例如滿額減免、限時折扣等，以刺激客戶再次消費。

RFM 模型是客戶管理的利器；企業可以根據自身的實際情況，將 RFM 模型應用於客戶分群、客戶價值分析、客戶流失預測等方面，以提升客戶管理的效率和效果。接下來，筆者將會由淺入深介紹 RFM 模型的實際應用場景，並列舉幾個由筆者親自指導的真實案例。

何謂 RFM 模型？

RFM 模型是一種用來分析客戶價值和行為的方法，它可以幫助您提高客戶忠誠度，增加銷售額，並優化行銷策略。它通過三個指標來衡量客戶的價值：

R (Recency)：最近一次消費時間
表示客戶最近一次購買產品或服務的時間距離現在有多久，反映了客戶的活躍程度和購買意願。

F (Frequency)：消費頻率
表示客戶在一定時間內購買產品或服務的次數，反映了客戶的忠誠度和重複購買的可能性。

M (Monetary)：消費金額
表示客戶在一定時間內購買產品或服務的總金額，反映了客戶的貢獻度和消費能力。

RFM模型的優點是簡單易懂、易於操作，並且能夠有效識別高價值客戶。因此，它在商業實踐中得到了廣泛的應用。

RFM 模型的計算過程

• 首先，需要確定計算週期，也就是要分析哪一段時間內的客戶行為數據。
• 常見的計算週期包括最近一個月、最近一個季度、最近一年等。
• 根據計算週期，計算每個客戶的 R、F、M 指標：
  • R：計算客戶最近一次消費距今的天數。
  • F：計算客戶在計算週期內的消費次數。
  • M：計算客戶在計算週期內的消費總金額。
• 根據 R、F、M 指標的取值範圍，將其分為不同組別。常見的分組方法如下：
  • R：將R指標分為 最近、一般、較遠 等。
  • F：將F指標分為 高頻、中頻、低頻 等。
  • M：將M指標分為 高額、中等、低額 等。
• 最後，根據 RFM 分數的不同，將客戶分為不同的類型，並針對不同的類型制定相應的營銷策略。
• 例如：提供不同的優惠、促銷、服務等，以提高客戶滿意度和忠誠度。

假設一個服裝電商公司有4個客戶，其 RFM 值如下：

• Recency：間隔天數 ≤ 30 天計 5 分；31-60 天計 3 分；>60 天計 1 分。
• Frequency：消費次數 ≥4 次計 5 分；2-3 次計 3 分；1 次計 1分。
• Monetary：消費總額 ≥500 美元計 5 分；250-499 美元計 3 分；<250 美元計 1 分。

據此 4 個客戶的 RFM 評分為:
客戶A：R=5；F=3；M=5；RFM 總分 = 13分
客戶B：R=3,；F=1；M=1；RFM 總分 = 5分
客戶C：R=5；F=5；M=5；RFM 總分 = 15分
客戶D：R=1；F=3；M=3；RFM 總分 = 7分

接著，我們可以根據RFM總分將客戶劃分為 3 個價值群體:：
≥12分：重要價值客戶，需著重維繫
9-11分：重點發展客戶，著重提升客單價或購買頻率
≤8分：一般客戶或流失風險較高客戶，要想辦法喚回或阻止流失

除了用 RFM 總分來劃分客群，我們還可以根據 RFM 的組合關係劃分出更細的客戶群，如:
‧555:重要價值客戶(佔比不到20%,貢獻大部分利潤)
‧5**、*5*：重點維繫客戶 (佔比10%-20%)
‧3**、*3*：一般發展客戶 (佔比20%-50%)
‧≤2**：新客戶或者流失風險客戶 (佔比20%-40%)
(註：*表示任意值)

應用場景

RFM 模型的應用場景是廣泛的，它可以用於任何有客戶購買記錄的行業，例如電商、零售、餐飲、旅遊、金融等。RFM模型的實際案例有很多，例如：

• 亞馬遜(Amazon)是一個全球知名的電商平台，它使用 RFM 模型來分析客戶的購買行為，並根據客戶的 RFM 分數來提供個性化的產品推薦、優惠券、會員計劃等，以增加客戶的黏性和轉化率。
• 星巴克(Starbucks)是一個全球知名的咖啡連鎖店，它使用 RFM 模型來分析客戶的消費習慣，並根據客戶的 RFM 分數來提供不同的積分、免費飲品、生日禮物等，以提高客戶的忠誠度和口碑。
• 美團(Meituan)是一個中國知名的生活服務平台，它使用 RFM 模型來分析客戶的訂單數據，並根據客戶的 RFM 分數來提供不同的折扣、紅包、優先配送等，以提高客戶的滿意度和回購率。

以上是教科書式吹水，但筆者也有見過如：京東、幣安、財付通等，基於 RFM 模型演化出更複雜的分析方法。

為了讓讀者更好地理解 RFM 模型的原理和應用，筆者下面演示一個簡單的 RFM 模型的建立和分析過程。假設我們有一個客戶購買記錄的數據集，如下所示：

我們可以用 Python 來計算每個客戶的 R、F、M 值，並將其化為0到1之間的數值：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('customer_data.csv')

today = datetime(2024, 1, 11)

rfm = df.groupby('客戶編號').agg({
    '購買日期': lambda x: (today - x.max()).days, # 最近一次購買時間距離現在的天數
    '客戶編號': 'count', # 購買次數
    '購買金額': 'sum' # 購買金額
})

rfm.rename(columns={
    '購買日期': 'R',
    '客戶編號': 'F',
    '購買金額': 'M'
}, inplace=True)

# 標準化R、F、M值為0到1之間的數值
rfm = (rfm - rfm.min()) / (rfm.max() - rfm.min())

print(rfm)

執行上述程式碼後，我們可以得到以下的結果：

接下來，我們再用 Python 將每個客戶的 R、F、M 值分為五個等級，並組合成一個三位數的 RFM 分數：

# 根據數值的大小，將其分為五個等級
def rfm_level(x):
    if x <= 0.2:
        return 5
    elif x <= 0.4:
        return 4
    elif x <= 0.6:
        return 3
    elif x <= 0.8:
        return 2
    else:
        return 1

# 分為五個等級，並組合成一個三位數的 RFM 分數
rfm['R_level'] = rfm['R'].apply(rfm_level)
rfm['F_level'] = rfm['F'].apply(rfm_level)
rfm['M_level'] = rfm['M'].apply(rfm_level)
rfm['RFM_score'] = rfm['R_level'].astype(str) + rfm['F_level'].astype(str) + rfm['M_level'].astype(str)

print(rfm)

執行上述程式碼，我們可以得到以下的輸出：

筆者下面提供一個更簡單實用的經驗，我們可以將 RFM_level 的平均數作為基準，然後再分為高於或低於平均數，高於=1、低於=0，這樣出來的 RFM_score 就會看上去更舒服和簡單。下面為實際案例：

RFM模型的注意事項

在使用RFM模型時，需要注意以下幾點：

• RFM 模型的準確性取決於數據質量。因此，在使用RFM模型之前，需要對數據進行清洗和處理。
• RFM 模型的參數需要根據實際情況進行調整。例如，計算週期、分組方法等參數都需要根據企業的具體需求進行調整。
• RFM 模型只是一種工具，不能完全依賴RFM模型來進行客戶管理。還需要結合其他因素，例如客戶的滿意度、忠誠度等，才能更全面地評估客戶的價值。

每次消費抽獎、隨機立減，你都沒中奬？

最後，筆者展示一個電子錢包的案例，給讀者了解 RFM 的變化和運用，並讓讀者了解到，為甚麼自己的運氣如此、那樣、這般。

筆者過去為多個金融機構、物流快遞、電商平台、品牌零售、政府消費劵等等製作了好多分析模型和互動遊戲，以下是澳門一個電子錢包的抽獎和隨機立減方案。

結語

RFM 模型能幫助企業實現精準行銷和差異化策略，提高客戶忠誠度和客戶價值，在有限的行銷預算下實現利潤最大化。但 RFM 模型也有其侷限，例如沒有考慮客戶的流失成本、推薦價值等。因此，企業還需要結合其他數據分析工具，以全面洞悉客戶、制定更加精準的客戶發展策略。

讀者有因為追逐某些折扣優惠、奬金或禮品，而倒貼給商戶嗎？筆者真係恭喜你啊，你就係我地嘅目標族群；期待你獲得大奬。