用好RFM需要知道的三件事

现在大家都知道RFM是一种行之有效的基于客户行为分析的客户细分营销模型，根据客户的交易历史数据，包括最近消费时间（R），消费频率（F）、消费金额（M），对客户进行分组，形成客户洞察，进行个性化营销。（参考阅读：）

在实际工作中，不少人觉得RFM的理念很好，但实际操作起来，又感觉无从下手。

简单来说，要想使用好RFM，需要先知道这三件事：用什么方式划分、划分的粒度多细、如何评分并依据评分进行客户分群。

1、划分的方式

一般有2种方式对R、F、M分别进行分割，用以区隔客户。

（1）固定值

企业自行设定固定的划分标准值，对RFM进行分割。拿消费金额举例：

可以设置10000、7000、4000、1000等4个固定值作为划分标准，将全部客户按其消费金额划分到5个层级。

（2）分位数

这种划分方式不需要企业设置划分标准，而是按比例对RFM进行分割。

比如采用5分位，就是将全体客户按消费金额从高到低排序，按数量分成5等分，每20%的客户分为一个层级。

也可以采用2分位、3分位、4分位等。

2、划分的粒度

划分的粒度可以粗或细，取决于企业的客户精细化运营能力：

（1）将RFM各分成2个层级，分别记0分和1分，组合起来，2✖️2✖️2 = 8，可以将客户划分为8个层级，如下图。这个就是大家所熟知、最少层级的RFM分层。

（2）将RFM各分成5个层级，分别记1-5分，5✖️5✖️5 = 125，可以将客户划分为125个层级。最高555分，最低111分。

（3）将RFM各分成3个层级，分别记1-3分，3✖️3✖️3 = 27，可以将客户划分为27个层级。最高333分，最低111分。

（4）将RFM各分成4个层级，分别记1-4分，4✖️4✖️4 = 64，可以将客户划分为64个层级。最高444分，最低111分。

开始时，建议从2个层级开始，再扩展到3个层级以致更多层级。

3、评分的规则

（1）组合评分

在给RFM分别评分之后，将分数组合，如采用5分位划分法，则组合评分如555、111。其中555是最高分，111是最低分。

（2）根据权重计算总分

通过给RFM分别设置一个权重（%），将RFM评分和权重相乘累加，得到一个代表客户价值的数值，数值越大，客户价值越高。背后的逻辑是，客户最近一次消费时间越近、消费金额越高、消费频次越高，则客户价值越高。

比如，在便利店行业，因为客户消费非常高频，因此非常看重最近消费时间（活跃度）和消费金额。

设置R的权重=50%，F的权重=10%，M的权重=40%，那么，如果一个客户的R评分=4分，F评分=5，M评分=3分，那么他的RFM最后得分就是：

RFM评分 = 4 × 0.5 + 5×0.1 + 3×0.4 = 3.7

这样，每个客户都得到了一个唯一的RFM评分，根据这个评分将客户分成5等分或10等分。

不同的行业可以根据需要调整R、F、M的权重值，以使得客户评分能真实反映客户价值。

（3）降维

不同的行业根据自身特点，可以放弃RFM三个维度中的一个，降低成2维，牺牲精细度，降低复杂度，便于分析和使用。

如划分粒度是2，2✖️2 = 4，可以将客户划分为4个层级；如划分粒度是5，则5✖️5 = 25，可以将客户划分为25个层级，层级数量大大减少。

例如，低频消费的行业如房地产、大家电、医疗等行业，每笔交易的Monetary通常较高，但Frequency和Recency较低。你不能指望客户每月都来拔颗牙。在这种情况下，市场营销人员应该更重视Monetary和Recency方面，而不是Frequency方面。

高频消费的行业，如便利店，消费频次实在是太高了，在RFM分析时，也更重视Recency和Monetary，重视客户活跃，及通过交叉销售提高客单价。

客单价相对稳定行业，如时装/化妆品等零售业务，每月搜索和购买产品的客户将有更高的Recency和Frequency得分而不是Monetary得分。因此，可以通过给R和F得分赋予比M更大的权重来计算RFM得分。

例如putler将 F 和 M 合二为一，只考虑R和M，通过分析和客户调研，明确群组客户画像，得出推荐的RFM客户细分方案：

客户群	R	M
冠军客户Champions	4-5	4-5
忠实客户Loyal Customers	2-5	3-5
潜在的忠诚者Potential Loyalist	3-5	1-3
近期客户Recent Customers	4-5	0-1
有希望Promising	3-4	0-1
需要关注的客户Customers Needing Attention	2-3	2-3
即将沉睡About To Sleep	2-3	0-2
有风险At Risk	0-2	2-5
不能失去他们Can’t Lose Them	0-1	4-5
休眠Hibernating	1-2	1-2
流失Lost	0-2	0-2

4、RFM群组使用

（1）客户分组可视化，方便了解企业整体客户情况。

例如，舍弃M，只使用R、F，以及4分位法，对客户进行细分：

（2）对客户细分群组进行画像（可通过数据分析、客户访谈等方式，参考阅读：），并根据画像对群组进行命名，便于交流理解：

（3）开放系统计算的RFM的评分，交由企业自行组合筛选客户。可以用于A/B测试，逐步建立起适合本企业的RFM划分标准。

（4）客群运营

对处于不同RFM分组的客户，制定不同的激活、培育、转化策略，推送不同的营销内容如优惠券、活动、优质文章等，对客户进行培训、转化。跟踪客户打开率、参与度，反过来review和修正客户群组画像甚至修改划分标准。

客户定向推送营销一般使用Marketing Campaign工具完成。基本功能包括：选择目标人群（right person）、设定营销内容（right offer）、在合适的时间（right time）、通过合适的渠道（right channel）如微信短信等进行推送，触达客户；并跟踪统计客户打开率、活动参与情况，作为下一波营销的参考。

5、小结

CRM主管在实际客户运营工作中落地RFM分析和客户细分的的最佳实践是：从简单的事情开始，进行实验，然后再继续改进，调整R、F、M分别在评分中的所占比重和分值，逐步建立适合自己客户群的RFM细分方法，使客户运营工作事半功倍。