RFM 模型是什麼？ 3 個要素帶你一次掌握！

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。

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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