RFM模型客戶分類深度解析

一、RFM模型是什麼？

RFM模型是一種客戶價值分析模型，它將客戶的購買行為分成三個維度：最近一次購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）和購買金額（Monetary），通過對這些維度進行加權得出每個客戶的得分，再根據得分將客戶分為幾個層級，以便企業對客戶進行分類管理和精細化營銷。

RFM模型以數據為依據進行分析，可應用於各行業中的顧客群體分析。其核心思想是：在長期的歷史數據中，哪些客戶是有價值的？並且如何確定這個價值？

下面是一個示意圖以便更好地理解RFM模型：

    +--------------+--------------+--------------+
    |  最近購買時間  |  購買頻率    |   購買金額   |
    +--------------+--------------+--------------+
    |     高分       |     高分       |     高分       |   重要價值客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     低分       |     高分       |     高分       |   重要發展客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     高分       |     低分       |     高分       |   重要保持客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     高分       |     高分       |     低分       |   重要挽留客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     高分       |     低分       |     低分       |   一般發展客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     低分       |     高分       |     低分       |   一般保持客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     低分       |     低分       |     高分       |   一般挽留客戶
    +--------------+--------------+--------------+
    |     低分       |     低分       |     低分       |   流失客戶
    +--------------+--------------+--------------+

二、RFM模型的應用

RFM模型可以用於以下幾個方面：

1. 精細化營銷

RFM模型可以根據每個客戶的得分將其分為不同的等級，企業可以在營銷中有針對性地採用不同策略，例如：優先發放優惠券或邀請參加活動等。

2. 客戶細分

通過RFM模型，企業可以將客戶分為不同的層次，更好地了解客戶需求及行為，制定不同的營銷策略從而提高客戶滿意度及忠誠度。

3. 銷售分析

RFM模型可以幫助企業了解客戶購買行為及歷史數據，對銷售數據進行分析，銷售管理層基於此可以制定合理的銷售策略以及做出有針對性的銷售決策。

三、RFM模型的具體應用

1. Recency分析

Recency是指客戶最後一次購買時間與當前時間之間的差值。在使用Recency進行客戶分類前，需要先選定一段時間範圍作為參考。通常情況下，越近購買的客戶分值越高。

    以Python為例，下面是一個計算Recency得分的示例代碼：
    
        def recency(data):
            import datetime
            today = datetime.datetime.now()
            data['days_since_last_purchase'] = (today - data['最近購買日期']).dt.days
            data['recency_score'] = pd.cut(data['days_since_last_purchase'], 
                               bins=[-1,30,60,90,120,100000],
                               labels=[5, 4, 3, 2, 1])
            data = data.drop(['days_since_last_purchase'], axis = 1)
            return data
    

2. Frequency分析

Frequency是指客戶在給定時間範圍內的購買次數。購買次數越多的客戶，分值越高。Frequency的計算同樣需要設置一個參考時間範圍。

    # Frequency得分代碼示例
    
        def frequency(data):
            cut_rule = int(data['購買次數'].max()/5)
            data['frequency_score'] = pd.cut(data['購買次數'],
                                   bins=[0, cut_rule, cut_rule*2, cut_rule*3, cut_rule*4, cut_rule*5],
                                   labels=[1,2,3,4,5])
            return data
    

3. Monetary分析

Monetary是指每個客戶在給定時間範圍內的總購買金額。購買金額越高，客戶分值越高。

    # Monetary得分代碼示例
    
        def monetary(data):
            cut_rule = int(data['訂單金額'].max()/5)
            data['monetary_score'] = pd.cut(data['訂單金額'],
                      bins=[0, cut_rule, cut_rule*2, cut_rule*3, cut_rule*4, cut_rule*5],
                      labels=[1,2,3,4,5])
            return data
    

四、RFM模型的缺點

RFM模型雖然有一定的應用價值，但同時也存在一些缺點。

1. 客戶缺乏評價

RFM模型只考慮了客戶的購買行為，而沒有對客戶的評價進行考慮。例如：客戶可能購買次數不多，但是每次購買的金額都很高。

2. 客戶群體無法劃分

在實際運用中，經常出現Recency、Frequency、Monetary得分都相近的客戶。這些客戶往往無法精準的被RFM模型分類。

五、總結

RFM模型是一種常見的顧客群體分析方法，可以幫助企業了解客戶行為與購物習慣，分析客戶消費趨向，將客戶劃分為不同的層次，制定有針對性的營銷策略，提高銷售業績，同時也需要關注其缺點，結合實際情況謹慎使用。