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。