RFM模型深入挖掘网店客户价值

本屌丝今天在网上冲浪的时候，总想着淘宝开店的事情，想着淘宝大卖家是怎么做起来的，是如何做客户维护、分析和挖掘的，他们的这些有没有值得我们借鉴的？话说一不小心就从网上了解到了一个RFM分析，只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。对于淘宝店铺，那真的是最好不过了，所有的买家消费在后台都有统计数据。这样不妨我们一起来了解一下这个RFM模型。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。RFM分析模型主要由三个指标组成，下面对这三个指标的定义和作用做下简单解释：

最近一次消费(Recency)

最近一次消费意指用户上一次购买的时间，理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。因为最近一次消费指标定义的是一个时间段，并且与当前时间相关，因此是一直在变动的。最近一次消费对营销来说是一个重要指标，涉及吸引客户，保持客户，并赢得客户的忠诚度。

消费频率(Frequency)

消费频率是顾客在一定时间段内的消费次数。最常购买的消费者，忠诚度也就最高，增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

消费金额(Monetary)

消费金额是对电子商务网站产能的最直接的衡量指标，也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。

获取三个指标的数据以后，需要计算每个指标数据的均值，分别以AVG(R)、AVG(F)、AVG(M)来表示，最后通过将每位客户的三个指标与均值进行比较，可以将客户细分为8类：

——“↑”表示大于均值，“↓”表示小于均值。

RFM分析也存在着一定的缺陷，它只能分析有交易行为的用户，而对访问过网站但未消费的用户由于指标的限制无法进行分析，这样就无法发现潜在的客户。所以在分析电子商务网站的用户时，由于网站数据的丰富性——不仅拥有交易数据，而且可以收集到用户的浏览访问数据，可以扩展到更广阔的角度去观察用户，这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。