FineBi:RFM模型分析

RFM分析

实验目的

RFM 分析模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM 模型是被广泛提到的一种简单实用的客户分析方法。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及消费金额三项指标来描述该客户的价值状况。

通过 RFM 分析法，对客户进行观察和分类，得以制定针对不同的特征的客户进行响应的营销策略。

实验原理

RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：

最近一次消费（Recency）：客户距离最近的一次采购时间的间隔

最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0 至 3 个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于3 至 6 个月的顾客。

消费频率（Frequency）：指客户在限定的期间内所购买的次数

我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder)，如购买一次的客户为新客户，购买两次的客户为潜力客户，购买三次的客户为老客户，购买四次的客户为成熟客户，购买五次及以上则为忠实客户。其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想象成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。

消费金额（Monetary）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标

消费金额是所有数据报告的重要数据支撑，也验证“帕累托法则”(Pareto's Law)--公司 80%收入来自 20%的顾客。

这三个要素构成了数据分析重要的指标，RFM 分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。以上三个指标会将维度细分，在 3 个维度上我们按大小程度用数字 1，0 划分得到了 8 组客户群体。其中典型客户举例如下：重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，是企业的 VIP 客户重要保持客户（011）：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系

重要发展客户（101）：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展

重要挽留客户（001）：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当给予挽留措施

使用数据

新建一个业务包，并命名“RFM 分析”；添加表，选择【RFM 分析】EXCEL 数据集

实验步骤

分析思路：

仪表板制作

添加一个仪表板，命名为“RFM 分析法”

设置仪表板样式，设置仪表板背景为黑色；设置标题背景为透明，组件背景为透明；颜色都用轻柔

1.客户总体平均消费金额

2.分组汇总

3.最近消费时间距今天数

4.消费频次平均值

5.最近消费时间距今天数平均值

6. 消费金额向量化

7. 消费频次向量化

8.最近消费向量化

9.求RFM

10.分类汇总

11.自定义分组

12.仪表盘

RFM客户价值分类

客户交易金额占比

COMPANY（地区） MONEY（M）AMOUNY（F）最近消费时间距今天数（R） 颜色为轻柔

MR消费潜能-F消费频率

RF消费异动-M消费金额

MF消费能力-R消费流失

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