老客户召回计策——RFM模型及应用

导读：假设因为某种原因，(抖音橱窗开通网站)，你需要召回你的老客户。差别消费属性层级的老客户，需要差此外召回触动点，因此你大概需要对你的老客户举办分层处理惩罚。这个时候就引入了一个客户干系打点模型：RFM模型，本文重点分享基于RFM模型下的老客户的召回思路：如果何将差别消费品级的老客户分象限以及针对差别象限的客户对症下药。

RFM模型概述

在浩瀚的客户干系打点(CRM)的阐明模式中，RFM模型是被遍及提到的。RFM模型是权衡客户代价和客户创利能力的重要工具和手段。该机器模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了几何钱三项指标来描述该客户的代价状况。按照美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个要素：R（Recency）、F（Frequency）、M（Monetary）。

（一）最近一次消费R(Recency)：客户最近一次的购买时间是什么时候。最近一次消费时间越近的顾主是最有大概对提供的商品或是处事也最有回响的群体。

如果果显示上一次购买很近的客户，(消费为1个月)人数如果增加，则暗示该公司是个稳健生长的公司；反之则是迈向不健全之路的征兆。 

要吸引一个几个月前才上门的顾主购买，比吸引一个一年多以前来过的顾主要容易得多。

（二）消费频率(Frequency)：客户在限定的期间内所购买的次数。最常购买的顾主，也是满意度最高的顾主。

如果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。增加顾主购买的次数意味着从竞争对手处盗取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

（三）消费金额(Monetary)：客户的购买金额（可分为累积购买及平均每次购买）

消费金额是所有数据库陈诉的支柱，(拼多多货源平台)，也可以验证“帕雷托法例”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾主。

因为有三个变量，(京东店铺刷粉网站)，所以要利用三维坐标系举办展示，X轴暗示Recency，Y 轴暗示Frequency，Z轴暗示Monetary，(抖音刷粉平台)，坐标系的8个象限别离暗示8类用户，按照上表中的分类，可以用如果下图形举办描述：

以上就是关于RFM模型的一个大抵的框架介绍。接下来我们谈谈如果何运用这个模型对实际事情的老客户做一个分类。

RFM标准阐明

在集客等类似的CRM系统中，又把客户分成五平分，这个五平分阐明相当于是一个“忠诚度的门路”(loyalty ladder)，其诀窍在于让消费者一直顺着门路往上爬，把销售想象成是要将两次购买的顾主往上推成三次购买的顾主，把一次购买者酿成两次的。 

为了利便下面讲解，把相应的象限用字母1-25暗示（如果下图暗示）。举个栗子：某个客户的F=1，30＜R≤90，则位于22象限。

操作这个模型召回老客户之前，需要先捋清楚每一个象限的意义：

1、越靠近右上角象限的客户越优质，复购越强，对品牌忠诚度越高；

2、位于21-25象限的客户，只要再购买一次，就直接酿成象限16的客户；位于6-10象限的客户，只要再购买一次，就直接酿成象限1的客户。

3、象限25属于流失客户，象限1属于绝对忠实老客户（这种客户相同打电话最直接），重点关注象限5和10的客户（为什么你的忠实老客户流失了？）……

下面直接看这个表格（自编数据莫，深究为啥加起来没有100%=、=），有一个更直观的感觉。RFM标准阐明又衍生出一个参数：客户数/占比。因此可以分为：按客户数/占比分别象限，按平均每次购买金额分别象限；按累计购买金额分别象限。

表2.1 按累计金额分别象限的RFM标准阐明

表2.1说明，购买次数越多的客户比例越少（这不是空话嘛），注意象限24（加棕色），此种范例数据暗示你的流失客户太多啦！该好好关爱一下新客户的营销事情了，把象限21-25的客户往象限16丢去。

表2.2 按平均每次购买金额分别象限的RFM标准阐明

表2.2从M（消费金额）的角度来阐明，可以把重点放在象限2和象限3（加黄色），此类客户单此孝敬度高，可重点造访或接洽，以最有效的方法挽回更多的商机。

表2.3 按累计购买金额分别象限的RFM标准阐明

表2.3 照旧从M（消费金额）的角度来阐明，(淘宝补单平台)，可以发明人民币的主要孝敬值都在于流失客户身上，也就是说，你从老客户身上压榨的油水太少啦！你的CRM维护事情做的不可噢~新客的二次召回是下一阶段重点要关注的问题点。

基于RFM模型的老客户召回逻辑

再举这么一个假设：你有10000个客户，需要发短信或邮件最洪流平（人数可能消费金额）召回他们，可是你的预算不多，最多只能选取2000-3000个顾主，那么你会如果何找到最优化的客户样本？明白了这个RFM的逻辑，ROI从1:6跳跃到1:30都是大概的，营销所节减下来的本钱会很可观 。

按照差别象限周期性变革，可以猜测出客户消费的异动状况，按照客户流失的大概性，列出客户。不知道怎么取样，就爽性地毯式轰炸一遍所有象限的客户吧（“老板，你给不给个试错本钱？”），统计出差别象限的投入产出比ROI是几何。下次活动心里就有谱了~

有了观念还得不绝地实验→总结→调解

到达一个最理想的状态

这篇文章要感激名鞋库吴学长大大的逻辑分享

是一个很棒的老客户打点要领

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