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RFM文章目录

RFM模型引入
计算流程
RFM详解
- R值：最近一次消费（Recency）
- F值：消费频率（Frequency）
- M值：消费金额（Monetary）
基于RFM模型的实践应用
- 基于RFM模型进行客户细分
- 通过RFM模型评分后输出目标用户

RFM模型引入

比如电商网站要做一次营销活动，需要针对不同价值的客户群体进行分群对于高价值的用户推荐手表，珠宝等高端商品，对于低价值用户推荐打折促销的廉价商品，当然还有以下这些问题都是需要考虑的：

谁是我的最佳客户？
谁即将要成为流失客户？
谁将有潜力成为有价值的客户
哪些客户能够留存？
哪些客户会对你目前对活动有所反应？
那么最终的问题是如何对客户进行分群，即如何建立客户的价值模型呢？
在传统企业和电商众多的客户细分模型中，RFM模型是被广泛提到和使用的。
RFM模型是衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段
RFM是

Rencency(最近一次消费)
Frequency(消费频率)
Monetary(消费金额)
三个指标首字母组合，如图所示:

一般情况下RFM模型可以说明下列几个事实：

最近购买的时间越近，用户对产品促销互动越大
客户购买的频率越高，客户就品牌的满意度就越大
货币价值将高消费客户和低消费客户区分开来

如图所示，根据RFM模型，就可以统计在某一段时间内，用户最近的消费间隔，消费次数和消费金额，再根据使用k-means算法对用户进行聚类分群
注意一点，不仅仅可以局限于这三个数据字段，还可以根据业务需求，加入其他字段，进行调整模型。

我们可以根据RFM模型计算出所有用户的RFM值形成一个二维表:

userid	R值	F值	M值
1	2019-11-05	5	10000
2	2019-10-01	4	800

对于以上数据的量纲不一致(单位不统一),所以要对数据进行归一化
如何归一化?—需要自定义归一化的规则!即建立一个评分标准?
如何建立评分标准?----根据运营/产品的经验,做一个标准
R: 1-3天=5分，4-6天=4分，7-9天=3分，10-15天=2分，大于16天=1分
F: ≥200=5分，150-199=4分，100-149=3分，50-99=2分，1-49=1分
M: ≥20w=5分，10-19w=4分，5-9w=3分，1-4w=2分，<1w=1分
根据上面的打分规则就可以对数据进行自定义的归一化,得到如下类似结果:

userid	R值	F值	M值
1	5	1	2
2	1	1	1

那么现在数据已经归一化了,如何对数据进行分类?

肯定不能简单的将数据直接丢到三维坐标系,因为坐标系的原点不好确定,且三维坐标系只能分为8类
所以应该使用算法进行分类(聚类)
让算法自动学习用户之间的相似度,然后相似度高的用户,自动聚成一类,最后完成聚类的划分

计算流程

首先对所有用户的最近一次消费时间/总共消费次数/总共消费金额进行统计
再进行归一化(运营/产品提供的打分规则)
再使用算法进行聚类(K-Means)
根据聚类结果给用户打Tag(标签)

RFM详解

R值：最近一次消费（Recency）

消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔
理论上R值越小的客户是价值越高的客户，即对店铺的回购几次最有可能产生回应
目前网购便利，顾客已经有了更多的购买选择和更低的购买成本，去除地域的限制因素，客户非常容易流失，因此CRM操盘手想要提高回购率和留存率，需要时刻警惕R值。
如下图，某零食网店用户最近一次消费R值分布图：

客户R值呈规律性的“波浪形”分布，时间越长，波浪越小；
最近一年内用户占比50%（真的很巧）；
数据分析: 这个数据根据向行业内专业人员请教，已经是比较理想了的。说明每引入2个客户，就有一位用户在持续购买。说明店铺复购做的比较好。

F值：消费频率（Frequency）

消费频率是客户在固定时间内的购买次数(一般是1年)。但是如果实操中实际店铺由于受品类宽度的原因，比如卖3C产品，耐用品等即使是忠实粉丝用户也很难在1年内购买多次。所以，有些店铺在运营RFM模型时，会把F值的时间范围去掉，替换成累计购买次数。
如下图，某零食网店用户购买频次图（如1个客户在1天内购买多笔订单，则自动合并为1笔订单）：

购买1次（新客户）占比为65.5%，产生重复购买（老客户）的占比为34.4%；
购买3次及以上（成熟客户）的占比为17%，购买5次及以上（忠实客户）的占比为6%。
数据分析： 影响复购的核心因素是商品，因此复购不适合做跨类目比较。比如食品类目和美妆类目：食品是属于“半标品”，产品的标品化程度越高，客户背叛的难度就越小，越难形成忠实用户；但是相对美妆，食品又属于易耗品，消耗周期短，购买频率高，相对容易产生重复购买，因此跨类目复购并不具有可比性。

M值：消费金额（Monetary）

M值是RFM模型中相对于R值和F值最难使用，但最具有价值的指标。大家熟知的“二八定律”（又名“帕雷托法则”）曾作出过这样的解释：公司80%的收入来自于20%的用户。
这个数据我在自己所从事的公司总都得到过验证！可能有些店铺不会那么精确，一般也会在30%客户贡献70%收入，或者40%贡献60%收入。
理论上M值和F值是一样的，都带有时间范围，指的是一段时间（通常是1年）内的消费金额，在工作中我认为对于一般店铺的类目而言，产品的价格带都是比较单一的，比如：同一品牌美妆类，价格浮动范围基本在某个特定消费群的可接受范围内，加上单一品类购买频次不高，所以对于一般店铺而言，M值对客户细分的作用相对较弱。
所以我认为用店铺的累计购买金额和平均客单价替代传统的M值能更好的体现客户消费金额的差异。
教大家一个特别简单的累积金额划分方法：将1/2的客单价作为累积消费金额的分段，比如客单价是300元，则按照150元进行累计消费金额分段，得出十个分段。
现以国内某知名化妆品店铺举例，店铺平均客单为160元，因此以80元作为间隔将累积消费金额分段，从表中可以很明显发现，累计消费160元以下用户占比为65.5%（近2/3），贡献的店铺收入比例只占31.6%（近1/3），具体如下：

基于RFM模型的实践应用

主要有两种方法来分析RFM模型的结果

用基于RFM模型的划分标准来进行客户细分
用基于RFM模型的客户评分来进行客户细分。

基于RFM模型进行客户细分

CRM实操时可以选择RFM模型中的1-3个指标进行客户细分
如下表所示:切记细分指标需要在自己可操控的合理范围内，并非越多越好，一旦用户细分群组过多，一来会给自己的营销方案执行带来较大的难度，而来可能会遗漏用户群或者对同个用户造成多次打扰。
最终选择多少个指标有两个参考标准：店铺的客户基数，店铺的商品和客户结构。

店铺的客户基数：在店铺客户一定的情况下选择的维度越多，细分出来每一组的用户越少。对于店铺基数不大（5万以下客户数）的店铺而言，选择1-2个维度进行细分即可。对于客户超过50万的大卖家而言可以选择2-3个指标。
店铺的商品和客户结构：如果在店铺的商品层次比较单一，客单价差异幅度不大的情况下，购买频次（F值）和消费金额（M值）高度相关的情况下，可以只选择比较容易操作的购买频次（F值）代替消费金额（M值）。对于刚刚开店还没形成客户粘性的店铺，则可以放弃购买频次（F值），直接用最后一次消费（R值）或者消费金额（M值）。

通过RFM模型评分后输出目标用户

除了直接用RFM模型对用户进行分组之外，还有一种常见的方法是利用RFM模型的三个属性对客户进行打分，通过打分确定每个用户的质量，最终筛选出自己的目标用户。
RFM模型评分主要有三个部分：

确定RFM三个指标的分段和每个分段的分值；
计算每个客户RFM三个指标的得分；
计算每个客户的总得分，并且根据总得分筛选出优质的客户
比如，实操的过程中一般每个指标分为3-5段，其中R值可以根据开店以来的时间和产品的回购周期来判定，F值根据现有店铺的平均购买频次，M值可参考上文客单价的分段指标。
举个例子：

确认RFM的分段和对应分段的分值之后，就可以按照用户情况对应进行打分。
这个时候可能有人会对此产生质疑，我如何验证这个给予的分值就是合理的呢？一般使用经验值或用算法模型进行验证。

以上就是RFM详细讲解
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