用RFM分析法分析超市客户质量

在拓展市场时，很多人的第一想法是做营销，比如打广告、蹭热点、上新品、做回访等。

这样做除了少数运气好的之外，大部分都效果寥寥，到最后便宜了羊毛党。

那么怎样才能解决这样的困境呢？解决方法就是用户精细化运营。

通过各类运营手段提高不同类型的用户在产品中的活跃度、留存率和付费率。

而如何将用户从一个整体拆分成特征明显的群体决定了运营的成败，最经典的用户分群工具就是RFM模型。

RFM分析法是一种常用的客户细分方法，常用来衡量客户价值和客户创造利益的能力。

它通过三个关键指标：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）来评估客户的价值。

接下来根据这三个指标，针对超市数据进行详细介绍。

本文目录

1. 最近一次消费时间
2. 消费频率
3. 消费金额
4. 综合分析

一、最近一次消费时间（Recency）

R1（近期活跃客户）：最近一次在超市消费是在一个月内。这些客户在超市当前最为活跃，他们可能经常光顾并对超市的产品和服务保持高度的兴趣。

R2（一般活跃客户）：最近一次消费在1-6个月内。这些客户虽然不如R1客户活跃，但仍然是超市的重要收入来源。

R3（不活跃客户）：最近一次消费超过6个月。这些客户可能已经转向其他超市或因为某种原因减少了消费。

二、消费频率（Frequency）

F1（高频客户）：在过去一年内，在超市消费超过30次。这些客户是超市的忠实粉丝，他们对超市的产品和服务有很高的满意度。F2（中频客户）：在过去一年内，消费次数在10-30次，这些客户是超市的稳定客户，他们可能会因为一些促销活动或新品发布而增加消费次数。 F3（低频客户）：在过去一年内，在超市消费次数小于10次。这些客户可能是偶尔光顾的散客，或对超市的产品和服务兴趣不大。 三、消费金额（Monetary） M1（高价值客户）：每次消费金额都较高，或者年度总消费金额在超市排名靠前。这些客户对超市的营收贡献大，是超市的重点维护对象。由于不同城市、不同占地面积的超市客户消费金额差异较大，这里大家可以根据具体超市营业数据划定切分值。M2（中价值客户）：消费金额适中，对超市的营收有一定的贡献，这些客户是超市的稳定收入来源。 M3（低价值客户）：消费金额较低，对超市的营收贡献较小。这些客户可能是价格敏感型客户，或者对超市的产品和服务兴趣不大。 四、综合分析 处于不同类别的客户价值不同，我们把客户分为3的3次方，即27个群体，具体如下： 重要价值客户（R1F1M1）：即VIP客户，这些客户是超市的宝贵资产，他们不仅活跃度高、消费频率高，而且消费金额大。超市应该给予这些客户特别的关注和优惠，以保持他们的忠诚度。重要发展客户（R1F2M1/R1F3M1/R1F1M2/R1F2M2）：这些客户有一定的消费潜力和忠诚度，超市可以通过提供个性化的服务和优惠活动来引导他们增加消费。重点挽留客户（R2F1M1/R2F2M1/R2F3M1/R3F1M1/R3F2M1）：这些客户忠诚度一般，但消费力较高，是我们需重点增强粘性的一批客户。可以通过加强优惠力度，推出会员折扣制度、提供特殊服务等方式增强客户忠诚度。 一般挽留客户（R2F2M2/R3F1M1等）：这些客户是超市的稳定客户，但他们的消费潜力和忠诚度一般。超市可以通过提供优惠和更好的服务来维持这些客户的满意度。低价值客户（R3F1M3/R3F2M3/R3F3M3）：这些客户对超市的营收贡献较小，超市可以根据实际情况考虑是否继续投入资源来维护这些客户。如果资源有限，可以考虑将重心放在其他更有价值的客户上。其实这个方法可以推广，比如在信贷客户精细化运营中，通过打标的方式，把客户划分成不同的类别，通过专业化推荐和给予不同的优惠来增强总体响应转化比例。至此，RFM方法已讲解完毕，感兴趣的小伙伴可以应用到具体场景中去。