RFM分析達成分眾行銷：運用CRM做到差異化行銷，引導目標客群採取行動並提升企業營收。

企業若想永續經營，得仰賴顧客長期支持與回流，而RFM分析(又稱RFM模型)是會員經營極為重要的方法，並被廣泛運用在各大知名品牌。面對越來越競爭的市場，企業必須更了解顧客的需求，透過CRM (Customer Relationship Management , 顧客關係管理) 的數據資訊達到差異化行銷與服務，使每位會員在與您的品牌互動之中獲得良好的顧客體驗，進而不斷回購，提高整體營收。

 

RFM分析是什麼?

我們先來了解何謂RFM分析? RFM分析為CRM關鍵的顧客分群法，以三項重要指標來衡量顧客特性：Recency (最近一次購買日)、Frequency (消費頻率)、Monetary (消費金額)，而RFM即是取三項指標的首位字母組合而成。

圖片來源：Meta8 CRM 高智能客戶關係管理

 

•   Recency (最近一次購買日)

Recency指最近一次顧客消費的時間，也就是顧客從最後一次購買商品後，多久沒有回來消費。當R值愈小，表示顧客離上次消費時間愈近，價值愈大。

除了交易記錄以外，Recency指標也能被應用於其他顧客活動，例如：上次網站到訪日、上次使用手機版APP的日期、上次開啟電子報的日期等。但實務上，大部分的零售業品牌與企業採用在「消費分析」。請您多加把握R值最小的客群(即近期購買的高活躍客戶)，積極與他們做行銷溝通，他們將最有可能再次回購或參與您的行銷活動。
 

•   Frequency (消費頻率)

Frequency指顧客在一段期間內，買了多少次商品或服務(例如：一整年購買3次)。當F值愈大，消費頻率愈高，代表他們對您的品牌可能更為忠誠。

另外，Frequency指標可使用在CRM消費記錄、EDM行銷及網站分析，像是：一段時間內購物的次數、一段時間內開啟電子報的次數、一段時間內到訪網站的次數等。
 

•  Monetary (消費金額)

Monetary指顧客在一段期間內，累積消費金額是多少錢。當M值愈大，消費總金額愈高，價值愈大。

行銷人員在觀看Monetary指標時，需將Recency與Frequency指標納入參考，以了解更精確的顧客輪廓。例如：會員小美購買一次，消費總金額為10,000元，並且18個月未再回購。小明共購買20次，消費總金額為10,000元，並於3天前購買過商品。以上述這兩個會員來說，雖然Monetary消費總金額一樣(同為10,000元)，但會員屬性完全不同，小美是即將流失的貴客，而小明則是活躍的小資客。

RFM模型能綜合Recency (最近一次購買日)、Frequency (消費頻率)、Monetary (消費金額)此三項指標，依顧客的消費行為分類出不同的族群，行銷人員再針對各個類別的顧客實行合適的行銷策略。
 

RFM分析的重要性

只有零售產業或是電商才需要RFM分析嗎? 其實大部分的企業都得經營會員，也並非一種行銷方式就可打動所有顧客，鞏固老客戶與爭取新客戶同等重要。

為何我們需要RFM模型呢? 因為透過 RFM分析，您可得知：

• 哪些人是企業的忠誠客戶?
• 哪些顧客即將流失? 您必須立即採取措施，將他們挽留下來。
• 哪些人有潛力成為您的黃金貴客?
• 哪些顧客最有可能回應您近期的行銷活動?

決策者若能藉由RFM的「客觀數據」分析購買行為，不僅深入了解您的顧客群，依不同的客群給予分眾行銷及CRM策略，即可將行銷預算用在刀口上、降低行銷成本並提高投資報酬率。
 

CRM如何協助RFM分析及分眾行銷

在使用CRM系統以前，企業如果要採用RFM分析，得自行將消費記錄放置於Excel檔，再透過人工的方式於Excel內輸入公式計算、手動對RFM三個指標評分，最後再進行RFM群組分組。此外，交易記錄資料量往往非常龐大，手動整理RFM分析將會非常耗時又費工。行銷人員寶貴的時間不該用於整理資料和拉Excel公式，而是交由Martech數位科技工具來了解顧客的行為模式，行銷人扮演重要的決策角色，以數據驅動個人化行銷，打造符合顧客期待的體驗。

完善的CRM系統(顧客關係管理系統)支援RFM分析功能，CRM能整合所有門市及網路商店的消費記錄，快速且自動運算RFM模型，幫助行銷人員掌握不同特性的客群，並依不同受眾對象來分眾行銷。比方說，行銷人員針對即將流失 (About to sleep)的群組，制定一個喚醒老客戶的行銷活動，於CRM平台一鍵發送優惠卷，激勵他們再回來購買。

CRM系統協助行銷部門更了解自己的顧客，找出不同族群的關鍵切入點來提供高關連性的行銷內容，差異化行銷更能打動人心並為企業營收創造佳績。想要讓您品牌的消費者體驗全面升級嗎? 歡迎試試Meta8 CRM的精準行銷，也有支援RFM分析喔!

作者：Meta8 CRM 高智能雲端客戶關係管理
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