RMF模型分析法:针对不同细分群体采用不同营销策略

在公司业务上,我们经常有听到说“20%客户贡献了80%的利润”。请注意,这句话的意思并不是说:2个客户,贡献了80%利润,甚至更多。它是指:如何你的公司中,绝大部分利润来自1-2个客户,那公司与此类客户不是“合作关系”,而是“寄生关系”。

换句话来说:如果此类客户终止与我们的合作,那公司利润严重受损,面临倒闭风险。怎么防止这种事发生呢?

简单来说:就是所有鸡蛋不要只放一个篮子里。

我们可以多挖掘其它客户,就现有客户进行细分,针对不同细分群体采用不同营销策略。具体我们可以用RFM模型来分析。

RFM模型,是种有效分析用户价值,帮助企业进行个性化营销的工具。

具体来说:

1、R - Recency,即“最近一次消费”。你的顾客上一次是什么时候购买的?离上次购买时间越久,用户流失的可能性更大,离上次购买时间越近,用户价值越高。

2、F - Frequency,即“消费频率”。你的顾客,一个月,一个季度,一年内,在本店购买了多少次?次数越多,频率越高,用户价值越大。

3、M - Monetary,即“消费金额”。你的顾客一共在公司产品上花了多少钱?给你创造了多少利润?消费金额越高,用户价值越大。

把RFM三维度分别对应XYZ轴坐标系,如下图,我们可以看到一个RFM完整模型图:

基于此图,我们可以将用户进行细分:重要价值、重要挽留、重要发展、重要保持 、一般价值、一般挽留、一般发展、一般保持。

我们可以这样做:

发展重要保持、重要发展、重要挽留客户的数量,并不断转化为重要价值客户。

1)重要保持客户

最近一次消费时间较远,但消费频次与金额都较高,这种顾客,是一段时间没来的忠实客户。我们应主动与其保持联系,介绍符合其心意的新产品、优惠活动。

2)重要发展客户

最近一次消费时间较远,消费金额较高,消费频次偏低的,这种顾客不算忠诚,但有潜力可挖,必须重点发展,争取在每次服务中做到高体验感。

3)重要挽留客户

消费金额较高,消费频次偏低,最近一次消费时间较久的,这种顾客有很大可能性会流失掉,因为我们应该进行重点挽留,如给他们更多关怀,不定期主动沟通,了解为何不继续买、去其它店买的原因,把顾客对我们不满意之处及时改进。

如下图:某网店后台“已交易”用户数据,从中我们就可以针对不同群体用不同营销方法。

注意:利用RFM模型对现有顾客进行分析时,可以先以消费金额这个维度作分类。消费金额大的顾客,对公司来讲都是有重要价值的,消费金额小的分到一般用户。

在这个维度下我们再就其消费频率与最近一次购买时间再来细分,针对不同细分群体,有的放矢的投放广告与推广,要比一刀切式的营销更有效。

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