企業的渠道業績受到客戶經營實力和合作關系的影響，我們應該如何衡量客戶的價值，如何進行客戶質量評估呢？本文基于RFM模型，分享了客戶分層管理的運營方法，一起來看一下吧。

企業的渠道業績受到客戶經營實力和合作關系的影響。有些客戶和企業合作良好且交易頻繁；有些客戶雖與企業交易次數不多，但每次都是大額訂單；有些客戶僅與企業產生過一次交易，近乎流失。那么我們應該如何衡量客戶的價值，如何進行客戶質量評估？本文基于RFM模型，分享客戶分層管理的運營方法。

一、什么是RFM模型？

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創造利益能力的重要工具。該模型通過客戶在一定時間范圍內的近期購買行為、購買總頻率和購買總金額3項指標來描述該客戶的價值狀況。

• R（Recency）：最近一次消費的時間間隔，即客戶最近一次與企業產生交易的時間間隔，一般已天為單位。
• F（Frequency）：消費總頻次，即客戶在一定時期范圍內產生交易的累計頻次。
• M（Monetary）：消費總金額，即客戶在一定時期范圍內產生交易的總累計金額。

R值越大，即客戶與企業產生交易行為的周期越長，客戶活躍度低，客戶越容易流失。反之，客戶與企業交易行為周期短，客戶處于活躍狀態。

F值越大，即客戶與企業交易越頻繁，客戶與企業合作粘性強，忠誠度高。反之，客戶與企業合作粘性差，忠誠度低。

M值越大，即客戶與企業的交易金額大，側面反映客戶自身的經營規模大，市場份額多且資金能力強。反之，則客戶的經營規模小，市場份額少且資金能力弱。

RFM模型通常將客戶分成8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶和一般挽留客戶。

那么如何判斷R值、F值和M值的大小，比較值又該如何確定？比較值的大小會直接影響客戶的劃分類型。在實際運用中，經常使用平均數法、帕累托法則（28法則）、四分位法等來確定，具體需要根據業務實際情況決定。

二、如何搭建RFM模型

1. 為什么要進行客戶分層

渠道客戶雖與企業簽訂了合作協議，但是與企業的交易行為受到自身資金周轉和企業利潤空間的影響。當企業提供的渠道政策好，產品利潤空間大，能夠賺到錢時，渠道客戶就會和企業產生較高的交易往來。當渠道客戶無利可賺，就會流失。

渠道客戶的交易行為通常具有利益導向性和交易周期性特征。企業為了更好的維護客戶關系，提高客戶粘性，減少客戶流失，就需要將客戶進行分層管理。

客戶流失的本質是需求無法得到滿足。著名的馬斯洛需求層次理論認為，人們普遍具有五種基本需求：生理需求、安全需求、感情需求、尊重需求和自我實現需求。該理論同樣適用于企業個體上。

• 處于生理需求層次的客戶：需求可能是企業提供基本的返利政策、推廣宣傳費用支持、營銷培訓支持等；
• 處于安全需求層次的客戶：需求可能是企業提供合理的授信額度、防竄貨機制、線上線下價格統一等；
• 處于感情需求層次的客戶：需求可能是良好的廠商關系、經銷商獎勵、經銷商會議等；
• 處于尊重需求層次的客戶：需求可能是獨家代理、特殊待遇、高層拜訪、頒發獎項等；
• 處于自我實現需求層次的客戶：需求可能是參加顧問委員會、銷售競賽等。

通過RFM模型，企業可以將客戶進行分層管理。不同價值層次的客戶，需要企業提供的需求是不同的，價值層次越高的客戶，需求層次也越高，例如重要價值客戶的需求層次可能是自我實現需求，一般發展客戶的需求層次可能是生理需求或安全需求。企業需要針對不同價值的客戶給予不同的政策支持，進而滿足客戶期望，提升客戶關系，減少客戶流失。

2. 確定數據取值范圍

渠道建設初期，客戶池小，業務目標偏向于獲客。隨著業務的發展，客戶池越來越大，為了更好地進行客戶服務和資源的合理分配，實現客戶價值最大化，就需要對客戶進行分層管理。

1）確定數據源取值范圍

客戶與企業的簽約周期一般為一年，次年根據自身的盈利情況和合作關系重新決定是否續約。

因此，數據源取值范圍一般為去年至今的銷售數據，用以分析客戶的續簽情況、銷售能力和支付周期，以便預估客戶今年的合作意愿、銷售目標和交易趨勢，進而預測企業渠道今年整體的銷售目標。

2）確定分析的字段

關鍵指標：客戶名稱（客戶編碼）、訂單編碼、訂單日期（年/月/日）、銷售金額、銷售數量等；

3）確定R值、F值和M值的統計單位

渠道客戶與企業的購買交易一般具有周期性特征，常常表現為季度或月度進行一次采購，交易節奏會受到企業提供的政策影響，如果企業實施的是季度政策，例如：季度返利、季度銷售獎勵等，渠道客戶的下單節奏就會表現出季度趨勢，即3月、6月、9月、12月的下單金額會偏高。如果企業實施的是月度政策，則經渠道客戶的下單節奏就會偏向于月月來單的穩定趨勢。

由于渠道客戶的下單趨勢會受到企業政策的影響，此外，客戶自身的產品流速周期也會影響其下單行為。對于渠道客戶，無論是經營結算還是財務結算往往采用月度結算周期，因此，我們以月為單位對R值、F值和M值進行數值統計。

渠道客戶在一個自然年內的月度下單頻次和下單趨勢是各不相同的。有的客戶一個自然月內會下多筆訂單且下單時間不定，若每筆訂單均計為一次來單，就會導致F較大，難以統計。因此，我們以自然月為單位，若客戶在一個自然月內發生一次或一次以上下單行為，下單頻次均記為1，即F=1，則一年內最大F值為12次，最大R值為11個月。

假設當前為N月，則R值的最大值為12+N-1，F值為的最大值為12+N，M值的最大值為去年累計銷售額+今年N個月的累計銷售額。

3. RFM模型數據處理

假設某企業共有X個客戶，分別統計出X個客戶的M值、R值和F值，并計算出對應的平均值。表格整理如圖，根據M值、R值和F值與平均值的大小，判斷M價值、R價值和F價值的高低，再根據價值高低判斷客戶所屬類型。

• M值的平均值=X個客戶的M值之和/X=156913.2
• R值的平均值=X個客戶的R值之和/X=4.7
• F值的平均值=X個客戶的F值之和/X=5.6

以圖中第一個客戶為例，該客戶數值含義如下：

• M值=80738，即去年至今與企業的總交易金額為80738元；
• R值=6，即距離當前月已有6個月未下過訂單；
• F值=4，即共計有4個月與企業產生過交易行為；
• M價值=0，即該客戶總交易金額（80738元）<平均交易額（156913.2元），M價值低；
• R價值=0，即交易時間間隔（6個月）>平均交易間隔（4.7個月），R價值低；
• F價值=0，即總交易頻次（4次）<平均交易頻次（5.6次），F價值低；
• 根據RFM模型價值劃分表，該客戶屬于一般挽留客戶；

若客戶的R值>R值的平均值，則R價值計為0（低），表示客戶的未下單的時間間隔高于客戶平均交易間隔，即客戶交易間隔較久。

若客戶的F值>F值的平均值，則F價值計為1（高），表示客戶的交易頻次高于客戶平均交易頻次，即客戶交易頻次較多。

若客戶的M值>M值的平均值，則M價值計為1（高），表示客戶的總交易金額高于客戶平均交易額，即客戶交易額較大。

根據R價值、F價值和M價值判斷客戶類型，劃分為重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶和一般挽留客戶。

三、RFM模型應用的思考

RFM模型常常被應用于C端用戶的召回上，由于影響C端用戶重新激活或再次復購的因素往往是用戶的需求度和滿意度，當用戶需求得到滿足，用戶就會再次轉化。但B端客戶不同，B端客戶的激活受諸多因素共同影響，即使客戶的需求得到滿足，也不一定能夠實現客戶的轉化?？蛻羰欠衽c企業產生持續的付費行為，往往取決于其自身獲利情況。

通過RFM價值劃分的客戶價值是否準確？客戶價值不能簡單地根據RFM價值直接判定。

由RFM模型我們知道，客戶交易金額越大，交易頻次越高，交易時間間隔越短，客戶價值越大。在實際的業務中真的是這樣的嗎？對于同一類型的客戶，客戶價值是否相同呢？我們簡單地舉一個例子：

• A客戶：RFM數值分別是R=3,F=4,M=200000；——下單表現：季度來單，每季度末下一次大額訂單。
• B客戶：RFM數值分別是R=3,F=4,M=200000；——下單表現：之前月月來單，現已有3個月沒有下單。

A客戶和B客戶的R值、F值和M值都一樣，均屬于重要發展客戶。其中A客戶屬于季度下單型客戶，下單周期在3個月左右，B客戶屬于月月下單型客戶，下單周期在1個月左右。從R值、F值和M值我們可以簡單知道，A客戶的激活時間比B客戶早，A客戶保持著季度下單節奏，處于正常合作狀態。B客戶激活時間較晚，與企業合作了4個月，由于某種因素，現與企業不再合作，處于近乎流失狀態。由此可見，R值、F值和M值直接說明客戶的真實價值。

RFM模型只是一種數據分析方法，想要了解客戶的真實價值還需要深入分析客戶的經營模式、資金規模、周轉能力、產品結構、市場占有率和回款能力等。生搬硬套式的分析方法不可取，分析出來的結果也不準確，只有結真實的行業背景和實際的業務場景，了解客戶的本質需求，才能更好地進行客戶分層和管理，幫助并實現客戶成功。