13.Excel业务建模——RFM模型
文章目錄
- 1.RFM模型介紹
- 1.1 基本簡介
- 1.1.1 最近一次消費R
- 1.1.2 消費頻率F
- 1.1.3 消費金額M
- 2.客戶分類
- 3.實現(xiàn)步驟
- 4.用戶分類模型RFM總結(jié)
- 5.分析報告
- 6.案列分析
- 7.商業(yè)報告撰寫注意點
1.RFM模型介紹
RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。該機械模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。
1.1 基本簡介
根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究,客戶數(shù)據(jù)庫中有3個神奇的要素,這3個要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo):
最近一次消費 (Recency)
消費頻率 (Frequency)
消費金額 (Monetary)
1.1.1 最近一次消費R
定義
最近一次消費意指上一次購買的時候顧客上一次是幾時來店里、上一次根據(jù)哪本郵購目錄購買東西、什么時候買的車,或在你的超市買早餐最近的一次是什么時候。
理論上,上一次消費時間越近的顧客應(yīng)該是比較好的顧客,對提供即時的商品或是服務(wù)也最有可能會有反應(yīng)。營銷人員若想業(yè)績有所成長,只能靠偷取競爭對手的市場占有率,而如果要密切地注意消費者的購買行為,那么最近的一次消費就是營銷人員第一個要利用的工具。歷史顯示,如果我們能讓消費者購買,他們就會持續(xù)購買。這也就是為什么,0至3個月的顧客收到營銷人員的溝通信息多于3至6個月的顧客。
1.1.2 消費頻率F
定義
消費頻率是顧客在限定的期間內(nèi)所購買的次數(shù)。我們可以說最常購買的顧客,也是滿意度最高的顧客。如果相信品牌及商店忠誠度的話,最常購買的消費者,忠誠度也就最高。增加顧客購買的次數(shù)意味著從競爭對手處偷取市場占有率,由別人的手中賺取營業(yè)額。
分類
根據(jù)這個指標(biāo),我們又把客戶分成五等分,這個五等分分析相當(dāng)于是一個"忠誠度的階梯"(loyalty ladder),如購買一次的客戶為新客戶,購買兩次的客戶為潛力客戶,購買三次的客戶為老客戶,購買四次的客戶為成熟客戶,購買五次及以上則為忠實客戶。其訣竅在于讓消費者一直順著階梯往上爬,把銷售想象成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客,把一次購買者變成兩次的。
數(shù)據(jù)分析
影響復(fù)購的核心因素是商品,因此復(fù)購不適合做跨類目比較。比如食品類目和美妝類目:食品是屬于"半標(biāo)品",產(chǎn)品的標(biāo)品化程度越高,客戶背叛的難度就越小,越難形成忠實用戶;但是相對美妝,食品又屬于易耗品,消耗周期短,購買頻率高,相對容易產(chǎn)生重復(fù)購買,因此跨類目復(fù)購并不具有可比性。
1.1.3 消費金額M
消費金額是所有數(shù)據(jù)庫報告的支柱,也可以驗證"帕雷托法則"(Pareto’s Law)–公司80%的收入來自20%的顧客。它顯示出排名前10%的顧客所花費的金額比下一個等級者多出至少2倍,占公司所有營業(yè)額的40%以上。如看累計百分比的那一欄,我們會發(fā)現(xiàn)有40%的顧客貢獻公司總營業(yè)額的80%;而有60%的客戶占營業(yè)額的90%以上。最右的一欄顯示每一等分顧客的平均消費,表現(xiàn)最好的 10%的顧客平均花費1195美元,而最差的10%僅有18美元 。
理論上M值和F值是一樣的,都帶有時間范圍,指的是一段時間(通常是1年)內(nèi)的消費金額,在工作中我認(rèn)為對于一般店鋪的類目而言,產(chǎn)品的價格帶都是比較單一的,比如:同一品牌美妝類,價格浮動范圍基本在某個特定消費群的可接受范圍內(nèi),加上單一品類購買頻次不高,所以對于一般店鋪而言,M值對客戶細分的作用相對較弱。
2.客戶分類
根據(jù)上面三個指標(biāo),我們將客服分為八大類
重要價值用戶
重要發(fā)展用戶
重要保持用戶
重要挽留用戶
一般價值用戶
一般發(fā)展用戶
一般保持用戶
一般挽留用戶
3.實現(xiàn)步驟
1.獲取R、F、M三個維度下的原始數(shù)據(jù)
2.定義R、F、M的評估模型與中值
3.進行數(shù)據(jù)處理,獲取R、F、M的值
4.參照評估模型與中值,對用戶進行分層
5.針對不同層級用戶制定運營策略
4.用戶分類模型RFM總結(jié)
1結(jié)合實際業(yè)務(wù)選取關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)分析,不是千篇一律的最近一次消費時間、 消費頻次、消費金額
2定義R值、F值、 M值數(shù)據(jù)區(qū)間分隔時,發(fā)現(xiàn)明顯斷檔數(shù)據(jù)可以通過散點圖、透視表、占比圖等進行判斷
3對于劃分閾值的計算,除了平均值,還有二八法則,對于更加復(fù)雜的業(yè)務(wù),可以尋求程序員或業(yè)務(wù)員協(xié)助確定。
4除了選取講解的3個核心業(yè)務(wù)指標(biāo)進行交叉分析,也可以同時分析4個、5個指標(biāo),或者只需要分析2個指標(biāo)
5針對不同分層用戶的運營策略的制定要結(jié)合實際,在制定了運營策略之后,結(jié)合公司現(xiàn)有資源和手段開展具體的落地工作。
5.分析報告
從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)經(jīng)營問題,且數(shù)據(jù)分析師需要主導(dǎo)分析內(nèi)容,輸出業(yè)務(wù)問題發(fā)現(xiàn)。
由于數(shù)據(jù)維度的豐富性,使用第一類分析需求思路往往會 卡在第二步, 如果每個維度都嘗試下探非常耗時。這
時可以考慮從總體指標(biāo)入手,逐層分解總體指標(biāo),形成下鉆式樹結(jié)構(gòu)。分析思路如下:
1梳理行業(yè)內(nèi)經(jīng)常談及的指標(biāo);
2將指標(biāo)拆解為另外兩個指標(biāo)的和或乘積(或同一指標(biāo)不同維度) ,逐層下鉆,直至無法分解;
3.將指標(biāo)按拆解思路排放成樹狀結(jié)構(gòu),增加同比或環(huán)比值,通過觀察變化比率快速定位問題。
6.案列分析
背景:新年伊始,某零售商管理層希望查看過去一年公司的整體業(yè)績情況,并定位過去一年的經(jīng)營問題
目標(biāo):希望提供過去一年的業(yè)績報告 ,報告內(nèi)容完整、思路清晰
交付物形式: PPT
分析思路:
1結(jié)合零售業(yè)的行業(yè)背景,梳理最常用的總體業(yè)績指標(biāo):銷售額、毛利率、銷售量、客單價、來客數(shù),其中銷售額更能體現(xiàn)整體經(jīng)營狀況,并且銷售額可拆解為會員銷售額和非會員銷售額的總和,亦或銷售量與件單價的乘積,亦或來客數(shù)與人均銷售額的乘積,故選擇銷售額作為分析指標(biāo)的起點;
2找到起點,選擇下鉆維度:用戶分類維度、區(qū)域維度或渠道維度等,這里選取用戶分類維度,可進一步拆解為銷售總額=會員銷售額+非會員銷售額,同理下面各層依次拆解指標(biāo),直至不可拆解結(jié)束;
3統(tǒng)計各指標(biāo)的同比變化率或環(huán)比變化率,根據(jù)零售業(yè)特性,案例選擇同比變化率;選擇變化率可接受的變化范圍,超出此范圍強調(diào)顏色。
7.商業(yè)報告撰寫注意點
1.條理清晰
2.論點明確
3.有論必有數(shù),有數(shù)必好懂
4.圖、表、文字結(jié)合
5.減少不必要的主觀推測
6.數(shù)據(jù)結(jié)論需準(zhǔn)確全面
7.注意報告完整性,要能自上而下講一個完整的故事
8.雖然是數(shù)據(jù)報告,但也要注意語氣用詞過于生硬霸道
9.切勿為了投其所好而弄虛作假
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的13.Excel业务建模——RFM模型的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 12. Excel数据可视化看板--动态
- 下一篇: 01.Python基础_菜单_快捷键_基