使用IBM SPSS Statistics的Direct Marketing模块RFM分析流程

对客户进行分组是一种自然趋势。公司希望知道哪些客户是他们的最佳客户、哪些客户是最差客户、谁具有潜力、谁是新客户,等等。市场营销和销售部门会定期且经常这么做。他们的目标是扩大有限的工作,以实现最大的回报(在本例中为销售额)。

分类和分组客户可能是人类本性和业务运营的一项自然功能,但做好它是一个研究、讨论和实践主题。内置于 IBM SPSS Statistics 中的向导中的一种分类模型是最新性、频率和货币价值 (RFM) 分类。RFM 是一种基于客户行为来将其分组的久经考验且广泛使用的方法。在按 RFM 分数进行分组时,会对客户列表进行快速扫描,该扫描可表明哪些是最佳客户,哪些是较差或已失去的客户。

RFM 建模不是细分客户的惟一方式,也不一定是最佳方式。但是,它是一种细分客户的好方法,任何人都可以很容易地理解它并迅速将它投入使用。

知道您的客户的分组方式很有用。您可以使用该信息预测客户在不久的将来的行为。监视各个客户的 RFM 分数随时间的变化甚至更有用。使用该知识,您可更改">业务流程,从而最大限度地延长客户的生命周期。而且您可以从 SPSS Statistics 的一个易于使用的向导中逐步收集此信息。

RFM 模型

如果您不在市场营销部门,那么您可能没有听说过 RFM 细分。不用担心,它很容易理解:

最新性

最新性 指一位客户在多久以前下了他的上一个订单。使用这个度量指标是因为,在许多情形中,事实表明,与最近下订单的客户相比,在很久以前下上一个订单的客户再次订购的几率要小得多。

频率

频率 指一个客户在其一生中向您订购产品的次数。使用这个度量指标是因为,与向您订购多次的客户相比,仅向您订购一次产品的客户再次订购产品的几率要小得多。频率的概念有时稍有不同。审核和检查您的运营情况后,您可能得出一个稍微不同的频率 定义。例如,您可能使用每年的订单数而不是整个生命周期的订单数。另一种变体是在频率计算中仅使用高于一定价值的订单数(消除小订单和一些客户通过下很多小订单带来的影响,这改善了处理、交付和应收款成本)。

货币价值

货币价值 指客户的价值。大多数 RFM 分析使用了整个客户生命周期中的收入总额或净利润。您使用何种度量指标取决于您公司中的领导人员的观点。也可以采用其他方式来定义货币价值。使用每个订单的净利润可能会改变结果。了解一个客户在不同货币价值指标之间的排名差异是很有用的。

在定义了 R、F 和 M 后,让我们看一下该模型。

将每个类别(R、F 或 M)视为一个基于度量指标值的有序客户列表。将该有序列表划分为相等的部分,通常 3 个或 5 个列表项组成一组,但也可以使用任意数量。例如,最常订购的客户将获 1 分(总共 5 分);仅订购一次的客户将获得 5 分(总共 5 分)。

对其他度量指标使用相同的评分系统。然后每个客户就有了一个由 3 个数组成的分数,比如 114、352 或 445。在默认的 SPSS Statistics 案例中,每个数字越低越好。尽管结果很简单,但许多行业使用 RFM 模型进行了快速且强大的细分。RFM 建模最初来源于直接营销行业(想想邮购目录)。邮购目录的当前等效方式是电子商务。公司使用 RFM 建模来发送有针对性的促销消息,让客户回到其站点上,并通过电子邮件保持知名度。

使用 RFM 的另一个变种的行业是 B2B 经销。这里,一个企业可使用有关客户的知识来确定价格表,从而为更活跃且更有价值的客户提供更多折扣。也可以使用最新性快速了解好的客户何时停止订购,然后准备一条促销消息来吸引他们回来。

使用 RFM 进行历史分析

RFM 模型是一个时间点快照。对比一段时间内的多个模型是一种对客户生命周期进行建模的方式。

通过查看客户在其生命周期内在不同 RFM 类别间的流动方式,可以为市场营销和销售人员提供客户行为的诸多洞察。一些跟踪数据通常是可见的。了解不同类型的客户如何在 RFM 模型中不断移动,这为调整业务流程、制定市场营销信息或将直接销售人员调遣到影响最大的位置提供了基础。

例如,您可能已注意到,一个行业中的新客户最开始的 RFM 分数为 153(如果总分为 5,这表明他们是最新的、不频繁的和具有中等价值的客户)。客户下一步要做的可能是提高 RFM 分数 122:

接下来,您可能会看到一些分化。一些客户的 RFM 分数降低,而另一些客户的分数则升高了。确定这些客户之间的区别有助于设计更有效的促销消息、激励计划或服务计划,让更多客户获得更好的分数。

在每次运行模型时使用一个6184.html">数据表来记录每个客户的 RFM 分数,这是实现此目的的最简单的方法。

时间: 2014-12-19

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