“会员制”会员体系将成为泛零售2020收入增长关键:如何用RFM模型挖掘单个客户最大价值?

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每一年无论是电商企业还是新零售企业,一年中要经历多次大促,譬如38女神节、618购物节、818购物节、双11狂欢节、双12年终大促、年货节等等,同时还有各种推广活动和直播带货活动。而消费者能否持续在一个平台或者品牌处多次购物、持续购物,成为很多平台和商家制胜的关键。在如何获客成本越来越高的今天,整个泛零售行业开始逐步流行“会员制”建立会员体系,于是各家平台、商家推出的种种等级会员,消费者理所当然地边买边“省钱”。与过去人们所认定的免费会员(其实也不算是真正免费,很多商家店铺只要一次消费即可开通会员进行积分)不一样,近年来国内越来越多的付费会员涌现,如大家比较熟知的天猫88VIP,淘气值达到1000分以上,支付88元付费开通可享受多重会员权益。这些权益包括饿了么超级会员、优酷VIP会员、88VIP购物专享款、天猫9.5折等等多个权益礼包。

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类似大家比较常见的还有全家便利店集享会员、亚马逊付费阅读会员、每日优鲜/叮咚买菜会员权益……其实这些会员体系,都会根据RFM模型来先把客户划分不同价值的客群,再针对不同的客群制定不同的会员等级规则,如会员权益、积分变更/兑换、会员升级等。

1、RFM模型是什么?

不同的客户对于品牌的认知和信任、依赖程度不一样,RFM模型根据客户消费行为的时间、频次和贡献的消费金额,这三个重要维度把客户价值做区分。

R-Recency(新进):指客户最近一次消费行为的时间间隔。R值越高,客户消费的日期越久。高R值客户可以视为沉睡客户。对品牌有一定的认识,属于可重点主动营销的客户。

F-Frequency(频率):指客户最近一段时间内消费次数。F值越高,客户消费频次越高。这类客户属于对品牌高忠诚度的客户。

M-Monetary(金额):指客户最近一段时间消费的金额。M值越高,客户价值越高,说明客户有较高的消费能力。

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2、不同的客户类型对应不同的营销策略

根据RFM的几个不同的数值,把客户群体划分成6个不同的类型,针对不同的客户可使用不同的营销策略(以下仅供参考,具体行业和产品可根据特点进行优化调整)。

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低R值:客户最近一次消费时间靠近,常规推送营销内容如新品上线等信息,重点观察后续消费行为。

高R值:客户最近一次消费时间久远,可针对性地推送较大力度促销信息,唤醒客户。

低F值:客户消费频次较低,可推送较大力度促销信息,唤醒客户。

高F值:客户消费频次较高,可常规推送营销内容如上新品,主题活动等信息,保持一定客户联系度、互动性。

低M值:客户消费金额低,可对这部分客户进行多个产品丰富性的介绍、展现以及推送优惠券等行为,刺激消费。

高M值:客户消费金额高,保持一定的互动性及客户关怀,在会员权益上提供更优先级别、多样的会员服务。

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一套完善科学的会员体系,则是以RFM模型为基础进行梳理,对会员进行管理和营销。品牌在构建客户忠诚度计划的时候,利用RFM模型原理,制定会员规则可以达到低成本,营销效果翻倍的目的。

1)缩短客户犹豫时间:低于原价的会员价格往往是客户毫不犹豫下单的理由。

2)降低客户流失率:积分兑换、会员升级能够产生较强的客户粘性,客户流失到竞品的可能性也自然降低。

3)提高复购率:科学的忠诚度培养计划和完善的会员体系,可以有效提高客户复购率。

4)口碑传播:客户价值越高,对品牌具有极高认可感和情感归属感,往往更能帮助品牌实现口碑传播。

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爱聚电商宝助力企业构建完善自有会员体系,打造全套忠诚度计划

1、可持续会员体系:从会员分层+会员成长+会员权益三个维度构建

2、个性化视觉系统:可设置个性化会员体系、自定义装修会员中心,强化用户体验

3、积分规则多维度:会员规则、积分激励规则设置预设多样化,简单实用

4、所有数据入库:所有会员变更、积分变更历史记录均可直接查看

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在应用RFM模型时,要有用户最基础的交易数据,至少包含用户ID,交易金额,交易时间三个字段。

RFM的含义:

  • R(Recency)最近一次消费时间:表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。
  • F(Frequency)消费频率:消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数,经常购买的用户也就是熟客,价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。
  • M(Monetary)消费金额:消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额,体现了消费者为企业创利的多少,自然是消费越多的用户价值越大。

基于这三个维度,将每个维度分为高低两种情况,我们构建出了一个三维的坐标系。

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(来源自网络)

通过图表很直观的发现,我们把客户分为了2的三次方也就是8个群体。

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如果某个用户最近一次消费时间距今比较久远,没有再消费了,但是累计消费金额和消费频次都很高,说明这个用户曾经很有价值也就是RFM模型中的重要保持客户,我们不希望他流失,所以运营人员就会专门针对这类型用户设计召回策略,这也就是RFM模型的核心价值。

最后计算RFM总值的公式如下:RFM总值 = R值*(-1)+F值+M值+100;

公式中同样为了解决R值同F、M值统计维度不一样的问题,这里给R值乘以了负1,同时为了保证数据结果不会出现负数,又在最后加了100。这样处理之后保证最后的RFM总值落在了0至400的区间之内,让大家可以通过分值很直观的量化用户价值。

总之,RFM最终的目的就是帮助业务提高运营效率和产出价值,上述介绍了两种方法,一种通过经验人工划分出用户群体,一种通过数据挖掘,给与业务运营建议。

写在最后

RFM客户价值模型是一种有着几十年发展和应用的业务分析模型,实际上的R、F、M在进行计算时,还要进行归一化和标准化的处理。这些都是传统典型的RFM模型,尽管现在依旧在被广泛地使用,不过在发展到最新的RFM模型中,分箱和客户分类的过程都可以由工具自动完成,电商宝SCRM BI报表的数据挖掘功能也很好地支持了客户聚类分类的功能,接洽RFM模型的自动搭建,这些技术在对客户细分特征时更为准确。

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(如图:电商宝SCRM的私域流量矩阵)

所以做好私域流量池,把门店线上化,再通过一对一、朋友圈、微信群三个方式去增加我们的粘性,从而实现回笼现金流。疫情之下,让很多企业明白了线上是非常重要的,经营好客户流量池是一本万利的事情。

关于私域流量池,你目前企业有做了吗?

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电商宝SCRM客户端:多个人号、多社群、多公众号、多小程序,一体化管理,提供客服工作效率

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