基于RFM模型,進行客戶分層
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。
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A:B客戶數據好像寫錯了,
非常好,學到啦!
寫的真細,真棒