很多直接面向消費者的企業，也是我們常說的To C的企業通常都會建立自己的會員體系，并在線上和線下的渠道中積累了大量的會員數據。但是如何能夠更好的利用這些會員數據以及如何識別哪些是高價值的會員，這些都是每個企業都在不斷探索的話題。 我們今天就一起來討論一個可行的方案，RFM模型。討論的內容主要會分為兩個部分：

1、什么是RFM模型？
2、如何搭建企業自己的RFM模型？

什么是RFM模型？
RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。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三項指標來描述客戶價值狀況。

R（Recency）：客戶最近一次交易時間的間隔。R值越大，表示客戶交易發生的日期越久，反之則表示客戶交易發生的日期越近。
F（Frequency）：客戶在最近一段時間內交易的次數。F值越大，表示客戶交易越頻繁，反之則表示客戶交易不夠活躍。
M（Monetary）：客戶在最近一段時間內交易的金額。M值越大，表示客戶價值越高，反之則表示客戶價值越低。

那RFM模型對識別客戶價值有什么意義呢?答案是當我們對RFM進行了定義后，我們就可以根據RFM對客戶或者會員進行價值分析了。

如下圖的客戶價值分類來看消費金額“M”在RFM模型中是出于支柱地位，當“R”，“F”，“M”都處于平均值以上的時候，此客戶為重要價值客戶，當“R”，“F”處于平均值以下，但是“M”處于平均值以上的時候，此客戶為重要挽留客戶。（“↑”表示大于均值，“↓”表示小于均值）

下圖是一個真實的RFM價值分析表格，Money為金額，Amount為購買頻次，days為離上次的購買天數。在這里我們就可以根據RFM的值來得出客戶價值分類，如圖所示的流失客戶、重要換回客戶和一般維持客戶等等。

上面介紹了RFM模型的含義和應用，接下來我們進入非常重要的環節：企業如何搭建自己的RFM模型。

如何搭建企業自己的RFM模型？
第一步，計算每個客戶的RFM指標。你可以通過CRM系統或者BI工具計算出來每個客戶的R，上次購買時間。F，購買次數。M，購買金額。如下圖所示：

第二步，定義到R，F，M的度量范圍。如下圖，我們將上次購買時間設為0到100天，購買次數從0到6，購買金額從$0到$1200。

接下來我們可以把R，F，M分別劃分為幾個細分的部分

第三步，在RFM表格中添加我們細分的段號。如A客戶上次購買時間為53天前，購買頻次為3次，總金額為$230，所以A客戶的RFM為2，2，2。同理我們得出B客戶的RFM為3，3，2。C客戶的RFM為1，1，1。

通過上述的過程我們將您的客戶群劃分為以下的三維立方體中

因為有三個變量，所以要使用三維坐標系進行展示，X軸表示Recency，Y 軸表示Frequency，Z軸表示Monetary，坐標系的8個象限分別表示8類用戶（重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶），根據上表中的分類，可以用如下圖形進行描述：

接下來我可以根據不同的客戶價值屬性來進行針對性的營銷。比如我可以對R象限右側的客戶（近期購買過產品的客戶）進行向上和交叉銷售。而對于挽留客戶（風險客戶）可以發起客戶保留市場活動等。如下圖：

RFM還可以用來對客戶進行會員等級的劃分，根據客戶的購買頻次和購買金額來設定客戶的金、銀、銅的級別。
 

如下圖，當購買頻次較多金額也較大的客戶我們設定為PREMIUM，而購買頻次或購買金額較少的客戶設定為較低級別的SILVER。

每當客戶交易一次的時候我們都會重新計算會員等級是否有變化，結合客戶的R（最近購買時間）后，可將會員按照活躍、風險和流失的客戶幾個維度來查看不同級別會員的情況。如發現高級別會員的流失比率比較大的時候，我們就要分析具體情況，采取措施來召回和挽留這些重要客戶。

結語
客戶價值分析可能不只是上面提到的RFM模型，還可以把更多的維度添加進來然后進行分析，如官網的訪問頻次，微信的交互情況，郵件打開率等。

當你加入的維度越多，模型搭建的就會越復雜，如果你剛剛開始進行搭建自己公司客戶價值分析模型的話，建議還是從最基礎的RFM模型開始做起。