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会员顾客的价值分析
2021-09-18
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会员的价值体现在持续不断的为企业带来稳定的营收,同时也为企业策略的制定提供数据支持。所以To C的企业通常都会建立自己的会员体系,并且通过精准营销,用最小成本使得用户价值最大化。而精准营销最常用的一种方法就是用户分层,将会员用户分为不同的层次,然后针对不同层次的用户采取不同的运营策略,通过对用户价值的细分,进行差异化的精细运营,从而提升运营效率和用户体验。

什么是RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具,通过客户的消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)以及消费金额(Monetary)三项指标来描述客户的价值状况。

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  • 最近一次消费时间间隔(R):上一次消费离得越近,也就是R的值越小,用户价值越高。
  • 消费频率(F):购买频率越高,也就是F的值越大,用户价值越高。
  • 消费金额(M):消费金额越高,也就是M的值越大,用户价值越高。

把这三个指标按价值从低到高排序,并把这三个指标作为XYZ坐标轴,就可以把空间分为8部分,从而将用户分为下图的8个层次。

会员顾客的价值分析

把这个图里对应的RFM这3个值对应的价值是高还是低,对应到下面这张表里就得到了用户分类的规则,针对不同类别的用户提供差异化的营销策略和服务。

会员顾客的价值分析

RFM模型实现步骤

第一步:对数据进行分类汇总,统计每个用户的最近一次消费日期、消费频次和消费金额。

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第二步:根据每个用户的最近一次消费日期,跟当前系统日期,计算消费时间间隔(天、周、月等)。

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第三步:确定评分标准,进行对每个用户的RFM指标打分。

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具体实际业务中,如何定义打分的范围,要根据具体的业务来灵活定,没有统一的标准。

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第四步:根据每个用户的RFM评分,计算所有用户RFM评分的均值。

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第五步:判断每个用户的RFM评分是否高于所有用户RFM评分的均值,计算每个用户的RFM重要程度。

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第六步:根据用户的RFM重要程度,对每个用户进行价值分类。

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第七步:根据不同类别的用户特征,提供不同的营销策略和服务。

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  • 一般挽留用户占比32.15%,占比最高,其交易时间间隔长,交易频率低,消费金额低,存在流失风险,可以及时与用户取得联系,明确流失原因或了解用户需求,想办法挽回用户。
  • 一般发展用户占比25.52%,占比排名第二,其交易时间间隔短,但消费频率和消费金额都很低,可以利用推荐系统推荐其平时浏览的同类商品,或与此类客户有相同购买属性人群购买的商品,发送满减优惠券等,避免用户流失。
  • 重要价值客户占比22.93%,其交易时间间隔短,消费频率高,消费金额高,应加强交流与互动,深入了解用户需求,提供个性化服务,增加用户粘性。可以对该类用户提供VIP服务机制,提升用户体验与忠诚度。

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