rmf模型的理解,rmf模型rmf的中值计算 -九游会ag

1. rmf模型是什么
rmf模型是客户管理中,常被用来衡量客户价值和客户创利能力的重要方法。它主要考量三个指标:
– 最近一次消费-recency:近期购买的客户倾向于再度购买
– 消费频率-frequency:经常购买的客户再次购买概率高
– 消费金额-monetary:消费金额较多的客户再次消费可能性更大
从本质上而言,rmf模型是从最近一次消费、消费频率、消费金额3个维度把客户进行分类的一种方法。
使用rmf模型,对个性化的沟通和服务提供了依据。能够基于这种分类,做出不同的营销决策。
2. rmf三个维度的理解
r(最近一次消费-recency)
最近一次消费意指上一次购买的时候。
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。
m(消费金额-monetary)
指的是一段时间(通常是1年)内的消费金额。
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。
f(消费频率-frequency)
消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。
消费金额是所有数据库报告的支柱,也可以验证“帕雷托法则”(pareto’s law)——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍,占公司所有营业额的40%以上。如看累计百分比的那一栏,我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%;而有60%的客户占营业额的90%以上。最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费,表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元,而最差的10%仅有18美元 。
3. 三个维度组合出来的结果

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rmf三维图
rmf三个维度,形成以上的三维坐标,可以简单地把客户分为8类:

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rmf简单8类客户
常见操作中,把rmf都设置分值,例如1~5分,则能把客户细分为555=125种分类
4. rmf模型的实际操作
rfm非常适用于生产多种商品的企业,而且这些商品单价相对不高,如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等;它也适合在一个企业内只有少数耐久商品,但是该商品中有一部分属于消耗品,如复印机、打印机、汽车维修等消耗品;rfm对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、ktv、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。
为rmf分类定义指标
rmf模型是一种分类理论,并不能直接拿来就用,需要初始化指标。
例如r值,如果仅仅从高/低2个维度去区分,那么高-低的分界是什么呢?不同行业、不同公司、不同产品应该有不同的指标。
该指标需要经营方制定。刚开始可以凭经验、拍脑袋决定,但是随着业务的开展,应该能够收集到更充分数据,对指标进行调节。
rmf指标的调节
在实际应用中,往往需要把rmf每个维度区分多个分值,依靠手工去收集数据调节指标难度很大。
这里需要一个科学的数据平台,能够自动收集、处理、分析各类数据,为指标调节提供决策依据。
客户价值的界定
既然为每个维度制定了1~5分,那么某程度上可以为客户计算一个分值,得出客户的价值。
简单粗暴的做法是3个维度的分值直接相加,最高分15分,最低分3分。
科学点的做法是为每个维度加权,对企业来说,这3个维度的重要性相等的,所以更好的做法是:
客户价值 = r得分 x r权重 m得分 x m权重 f得分 x f权重

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