在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗?
有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是大客户,现在却很久没买过……如果你能精准识别这些不同类型的客户,并采取针对性的运营策略,销售额是不是会提升很多?
今天,我们来聊聊一个简单但超好用的用户分层模型——RFM模型。抛开枯燥的理论,用接地气的方式,帮你真正掌握并用起来。
RFM是Recency(最近一次消费)、Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)的缩写,它用来衡量客户的价值和忠诚度。
你有两个客户:
显然,小张的价值更高,更值得维护。而小李,可能已经处于流失边缘,需要挽回。
RFM模型就是用数据来量化这种“感觉”,让你能科学地判断哪些客户值得重点运营,哪些客户需要挽回。
要计算RFM,你至少需要三列数据:
假设你的数据长这样(今天是2024年4月1日):
R(Recency,最近消费天数)
R=分析日期−最近一次消费日期
例如,U001最近一次消费是3月15日,今天是4月1日,所以R = 17天。
F(Frequency,消费频率)
统计用户的总消费次数,比如U001有2次消费,U002只有1次消费。
M(Monetary,消费金额)
统计用户的总消费金额,比如U001的M=250+180=430元。
计算后的数据如下:
为了更好地分层,我们需要给R、F、M分别打分。最简单的方法是按照数据分位数进行分组,比如:
R评分(R值越小越好,说明用户更活跃)
F评分(F值越大越好,说明客户粘性更高)
M评分(M值越大越好,说明客户贡献更大)
计算后,每个用户的RFM得分如下:
根据RFM得分,我们可以把客户分成不同类型,并制定不同的营销策略:
举个例子:
RFM模型的核心价值,不只是简单地打个分、分个群,而是要让这些数据真正指导运营决策,提高业务增长。作为一个资深数据分析师,我的建议是:
RFM模型不是“算完就完”,关键在于行动。很多人计算完RFM得分后,就把它丢到PPT里汇报,然后就没有然后了。
RFM分析的价值,在于它能帮助你精准地找到值得维护的客户,并指导具体的营销策略。重要客户不只是“给点折扣”,而是要用长期运营的思维去维护,比如VIP专属权益、个性化推荐。
复购低但金额大的客户,可能对价格敏感度不高,可以尝试提供高端产品或会员服务,而不是一味打折。
快要流失的客户,“复购窗口”是有限的,如果不在30天内召回,可能后续投入再多也无效。
别死磕RFM数值,要结合业务场景解读。
如果你做的是高客单价B2B业务,一个客户一年买一次,但金额很大,F值低并不代表他价值低。如果你是做日用快消,客户每天买一次才算正常,F=2 可能就意味着流失风险。
对不同业务,RFM的评分标准可以动态调整,而不是固定的四分位。
RFM只是起点,别被局限。
想更进一步?可以加入用户行为数据,比如浏览、加购但未下单的行为,来做更细粒度的分析。结合LTV(客户生命周期价值)计算,看看哪些RFM高分用户实际上为你创造了长期利润。用AI或机器学习做聚类分析(如K-means),比手动设定RFM区间更精准。
数据分析最重要的不是方法,而是如何落地执行。 RFM只是一个工具,真正能让它产生价值的,是你如何用它去优化运营策略。真正的增长,不是靠算分,而是靠行动。
对于数据分析来说,业务分析是最重要的,所以是CDA数据分析师一级把业务分析模型作为重要考点。
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~
免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中,数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户,每一次交易,都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进,企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富;而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩,产 ...
2025-04-094月7日,美国关税政策对全球金融市场的冲击仍在肆虐,周一亚市早盘,美股股指、原油期货、加密货币、贵金属等资产齐齐重挫,市场 ...
2025-04-08背景 3月26日,科技圈迎来一则重磅消息,苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币,用于支持编程教育。 这一举措并非偶然, ...
2025-04-07在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21