RFM 模型是什麼? 3 個要素帶你一次掌握!
By Sunny Kao & Cristina Lee · 24th July, 2024
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Tags:RFM 模型、會員經營、會員管理
現在踏入電商的門檻越來越低,從前是只要把店經營好,業績基本上不會太差,但隨著廣告費用的增加、越來越多品牌電商化,如今則是,要把「會員」經營好,才有機會突破業績,了解他們是男生是女生、興趣偏好是什麼、年齡幾歲、多久到網站上購物等,日後再行銷才能投其所好發送對的訊息、對的商品,促成購買的機會相對比不分受眾廣撒來得高。
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Book a call在當前顧客關係管理(CRM)日益突出的時代,品牌往往需要一些工具和指標來細分和分析顧客結構。針對不同顧客價值與特性,品牌可以進行差異化的行銷和溝通,以優化資源配置並最大化 CRM 的效益。其中,企業最常使用的工具之一是 RFM 模型(RFM model)。
本文將通過具體案例展示如何使用 RFM 分析(RFM analysis)模型,幫助品牌發現顧客痛點與機會。此外,還將介紹 6 個品牌的實際案例,說明在完成分析後,如何解決顧客痛點、把握機會,從而提升顧客終身價值(LTV),完善顧客關係管理系統。
圖片一:RFM 圖示
圖片來源:From Data to Insights: How RFM Analysis Can Boost Customer Retention, Revenue, and Growth
RFM 模型是什麼
RFM 模型是由卡利南 George Cullinan 於 1961 年提出,是用來「衡量會員價值」的重要工具,根據美國資料庫行銷研究所 Arthur Hughes 的研究,客戶資料庫中有 3 個神奇的要素,這 3 個要素構成了數據分析最好的指標:最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)及消費金額(Monetary),這 3 項指標的第一個英文字母分別為 R、F、M,所以就稱之為「RFM模型」。
R:Recency
最近一次有互動,比如:消費、點擊、轉換。會員從上次消費到最近一次消費的差值,例如:最近 30 天有購物的會員,則將其 R 值編碼為 5;最近 45 天有購物的會員,將其 R 值編碼為 4,以此類推。在此舉例中,R 值越大的會員就是價值越高的,代表會員的活躍度高。
F:Frequency
消費頻率。會員在一定的時間內購買商品的次數,例如:會員在一年內購買 5 次,則將其 F 值編碼為 5;在一年內購買 4 次,將其 F 值編碼為 4 ,以此類推。在此舉例中,F 值越高越好,代表會員的忠誠度高,對公司的黏著度越高。
備註:如果商家販售的商品屬於耐用品,例如:傢俱家電、3C 用品等,通常會員忠誠度再高,也很難在一年內重複夠買很多次,因此像此類商家在使用 RFM 模型時,可以將 F 值的時間範圍去掉,改以累計購買次數作為應用。
M:Monetary
消費金額。會員在一定的時間所貢獻的消費金額,因此 M 值越大越好,代表會員的消費力高。義大利經濟學者帕列托曾解釋過:企業 80% 的獲利來自於 20% 的忠實用戶。透過 M 值可以幫商家找出貴客,重點維繫這群 20 % 的會員。
上述 3 個要素,可畫出 x 軸、y 軸與 z 軸,形成 RFM 模型,透過此模型可將客戶分群,分群樣貌如下:
如果某客戶 R 值高於平均值,則屬於 R ↑,反之 R ↓
如果某客戶 F 值高於平均值,則屬於 F ↑,反之 F ↓
如果某客戶 M 值高於平均值,則屬於 M ↑,反之 M ↓
透過上述分群結構中,可歸類出 8 種會員如下:
重要價值:R ↑、F ↑、M ↑
一般價值:R ↑、F ↑、M ↓
重要保持:R ↓、F ↑、M ↑
一般保持:R ↓、F ↑、M ↓
重要發展:R ↑、F ↓、M ↑
一般發展:R ↑、F ↓、M ↓
重要挽留:R ↓、F ↓、M ↑
一般挽留:R ↓、F ↓、M ↓
圖一、圖截自經理人月刊
R、F、M 3 個要素中,有的人可能會認為 M 值最重要,因為這群會員消費總額最高,是貢獻營收最多的貴客,有的人則可能認為 F 值最重要,因為在一定的時間內,這群會員來光顧最多次,對品牌忠誠度很高。這個答案沒有對錯也沒有標準,只要掌握好一些營運思維,培養會員成為高 F 值(高消費頻率),使會員養成習慣會想一直回購,一來也可將 R 值(最近一次有消費)縮小到最小差值,二來如果培養或提升會員 F 值,很大機會也能穩步提升會員的 M 值。
為什麼要使用 RFM 模型
在做會員經營時,無非就是希望能更加了解自己的客戶樣貌,才能投以更準確、更適切的服務、商品給會員,畢竟資源有限,當然是要將資源利用最大化,將資源做最適當的分配及運用,將有限資源分配給最能為公司貢獻價值的重點客戶,因此就可以透過 RFM 模型對會員做劃分和管理,以幫助商家分析了解會員特性:
哪些會員是商家的重點管理?
哪些會員流失了但不需要花費太多時間和心力?
哪些會員是商家必須要維持的?
誰是商家最忠誠的會員?
誰是商家最好的用戶?
品牌商家從以往「經營店」轉往「經營人」,最終的目的就是針對不同的用戶分群、分眾,採取不同的策略,因為人是最複雜、最捉模不定,因此透過 RFM 模型去分析 3 種消費行為,才可以去建立相對應的獎勵機制、會員分級等策略。
EasyStore 獨創的 AI RFM 會員模型
透過客戶篩選條件、RFM 模型,按照消費者的價值、行為或其他標準將他們進行分層,找到有潛力及高價值的目標客群進行洞察再行銷。
EasyStore 的 RFM 模型主要有 3 大分析洞察指標:「最近一次購買」(Recency)、「購買頻率」(Frequency)和「購買金額」(Monetary),你可以藉由這個 3 種指標,區分客戶至不同分眾進管理與貼標,針對這些指標依照不同需求設計成自己專屬的 RFM模型,進行再次行銷。
RFM 模型可以根據顧客的購買行為數據進行有效的顧客分群,並針對不同顧客群進行差異化的行銷和溝通策略。能夠幫助品牌發現顧客痛點與機會,提升顧客終身價值(LTV),從而完善顧客關係管理系統。
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