在流量红利逐渐消失的今天，到处都在说精细化运营。通过精细化运营，企业可以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而实现可持续发展。

通过对客户的消费行为进行分析，将客户分成不同的层次，如高价值客户、中价值客户和低价值客户，就可以针对不同层次的客户制定不同的营销策略。

对于高价值客户，可以提供更为个性化的服务和更高质量的产品，以维护他们的忠诚度；对于中价值客户，可以通过优惠券、折扣等方式吸引他们增加购买频率；对于低价值客户，可以通过推送促销信息、赠送礼品等方式提高他们的购买意愿。

RFM客户价值模型就是企业对客户价值做分层，实现精细化运营的一个重要工具。

01 RFM模型介绍

RFM代表Recency(最近一次消费的时间)、Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)。将RFM组合在一起，可以勾画出一个客户的整体轮廓，就可以对客户的价值进行分组。企业可以对不同分类的客户采取不同的运营管理策略，例如识别哪些客户更有可能对促销做出响应，哪些客户近期有流失的风险。

Rencency，客户自上次消费以来的天数。

• 代表客户的活跃度或者流失风险。

•  刚购买过的客户，很有可能由于粘性的作用再次购买。

•  R值越大，表示客户距离上一次消费时间越长，需要进行唤醒。

Frequency，客户在某个时间范围内购买的次数。

•  代表客户的忠诚度。

• 购买频次越高，客户消费活跃度越高，客户价值也就越高。

•  F值越低 ，表示客户消费频率越低，需要激活客户进行消费。

Monetary，客户在一段时间内消费的总金额。

•  代表客户的购买量和金额贡献。

• 金额贡献大的客户是关键客户，需要把优质的服务和资源分配给她们。

• M值越大，表示客户消费金额越多，可以尝试返利活动。

模型价值：按照R、F、M值的高低可以将客户分成8类。这样分类的业务含义简单、清晰，有助于市场和销售去执行运营策略。

02 分层规则

做客户的RFM分层可以采用多种方法，例如：

◆ 平均值法：

• 计算客户的RFM值。例如：客户A的最近消费月数为3个月。

• 计算所有客户的RFM平均值。例如：所有客户的最近消费月数的平均值为3.3个月。

•  比较该客户的RFM值和所有客户的RFM平均值，判断该客户的RFM值是高还是低。例如：客户A的最近消费月数为3个月，比平均值3.3个月低，则判断客户A的R值为高。

◆ 二八原则法：

• 和平均值法的实现步骤类似，区别是评判标准为RFM值较高的20%客户为重要客户。

• 例如：80%客户的销售额在1000元以内，则销售额≤1000的客户M值为低，销售额>1000的客户M值为高。

◆ 曲线观察法：

• 绘制整体客户的RFM值分布图。

• 若为正态分布，则曲线一侧的客户RFM值为高，另一侧为低。

◆ 记分法：

• 定义RFM值打分标准。例如：最近一次消费时间为1个月，R值5分；2个月4分；3个月3分；4个月2分；5个月及以上1分。

• 根据客户的RFM值分组计算客户RFM得分。例如：客户A最近消费月数为3个月，R值得分为3分。

•  计算所有客户的RFM得分平均值。例如：所有客户的R平均得分为3.3分

• 判断客户的RFM值是高还是低。例如：客户A的R值得分为3分，比R平均得分低，则R值为低。

◆ 聚类算法：

•  聚类是一种机器学习算法。聚类就是让机器把数据集中的样本按照特征进行分组。

• 聚类算法和记分法的实现步骤类似。唯一区别是使用聚类算法是通过算法根据客户的RFM值将客户分成几组，而不是人为去定义RFM分层标准。

03 案例实战

◆ 背景介绍：

某连锁零售公司的市场和销售部门需要针对不同的客群开展不同的运营活动。数据分析师在每月月底使用销售数据给每个客户添加RFM价值标签，以支持市场和销售部门的精细化运营工作。

◆ 步骤1：确定RFM分层规则 (以M值为例)

• 直接使用客户消费数据建卡片，分析客户M值的分布情况。

• 计算从数据开始日期(2021-01-01)到上月截止日期(2023-01-31)每个客户的累计销售额，也就是每个客户的M值。

• 计算客户M值的最小值、最大值、平均值。

• 以50为步长，将客户的M值分成不同的组。并使用帕累托图展示各个M值分组的客户人数和累计人数占比。

•  采用一种分层方法，确定M值的分层规则。本案例中采用平均值法，取M值在1-560为低，大于560为高。

○ 平均值法：客户的平均消费金额为567元。因此取M值1-560为低，大于560为高。

○ 二八原则法：80%的客户的消费金额在1100以内。因此取M值1-1100为低，大于1100为高。

○  曲线观察法：前80%的客户呈现出正态分布曲线，并且观察到这80%客户的分布曲线的中心位置为500左右。因此取M值1-500为低，大于500为高。

◆ 步骤2：在ETL中对客户消费数据做处理，输出客户RFM价值标签

• 过滤数据范围为数据开始日期(2021-01-01)到上月截止日期(2023-01-31)。

• 根据步骤1的分层规则计算R、F、M值。当分层规则有调整后，修改计算公式中的相应数值。

R值：IF([最近消费月数]<=9,'高','低')

F值：IF([消费次数]<=3,'低','高')

M值：IF([消费金额]<=560,'低','高')

• 输出数据集

◆ 步骤3：将步骤2输出的数据集反馈给市场和销售部门做客户的精细化运营。

◆ 步骤4：使用步骤2输出的数据集做可视化图表，做进一步的客户分析。例如：

• 分析各个层级客户的人数占比

• 分析各个层级客户的销售额占比

04 总结

RFM模型的优点很多，包括：

1. 简单易用：RFM模型只需要使用三个指标，非常简单易用。而且它的数据可采集度非常高，只需要客户的交易数据。

2. 高度可解释性：RFM模型的结果非常直观，可以很容易地解释给定客户的价值和行为模式。方便市场和销售做后续的执行。

3. 可扩展性：RFM模型可以与其他模型和方法结合使用，如聚类分析、回归分析等，以进一步提高客户分析的精度和效果。