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客户分层RMF

旅行青蛙
旅行青蛙 2024年01月06日  ·  阅读 208

私域的本质是对人的运营,我们经常会说“挖掘用户的长期生命周期价值”。客户价值也遵循“二八定律”,即20%的用户贡献了80%的收入,所以集中资源完成这部分用户群体的运营才是最优解。那怎么做到这一点呢?核心就是通过搭建用户标签体系,进行用户分层,实现对用户有针对性的精细化运营。

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通过标签化之后的用户分层既能提升运营的效率,比如实现一对多运营、分群运营,更能减少对非目标用户群体的打扰,实现更高效率、更低成本的运营。

通过客户分类,对客户群体进行细分,区别出低价值客户、高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,实现效益最大化。RFM模型较为动态地展示了一个客户的全部轮廊,这对个性化的沟通和服务提供了依据,同时,如果与该客户打交道的时间足够长,也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值),通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持。

RMF模型的概念及用途

RMF 模型概念:

R:Recency,消费间隔,表示客户最近一次购买的时间有多远
F:Frequency,消费频次,表示客户在最近一段时间内购买的次数
M:Monetary,消费金额,表示客户在最近一段时间内购买的金额

了解RMF三个指标,将指标作为XYZ坐标轴,将用户分为8类

表格形式的用户分类模型更直观

用户分类 R(消费间隔) F(消费频次) M(消费金额) 策略
重要价格客户 高质量服务
重要发展客户 重点维护
重要保持客户 唤醒
重要挽留客户 挽留
一般价值用户 挖掘
一般发展客户 推广价值高
一般保持客户 维持
一般挽留用户 即将流逝
RMF 模型用途:

RFM模型适用于生产多种商品的企业,而且产品单价相对不高,如化妆品、小家电、超市等;它也适用于一个企业中只有少数耐久产品,但产品中有一部分属于消耗品,如复印机、打印机、汽车维修等消耗品;RFM模型对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店等也很合适。

RFM模型也可以用于提高用户交易次数,业界常用的DM(直接邮寄),常常一次寄发成千上万封邮购清单,其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言),如果将所有R(Recency)的客户分为五级,最好的第五级回函率是第四级的三倍,因为这些客户刚完成交易不久,所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级,最好与次好的平均回复率,几乎没有显著差异。

在私域中用RMF模型去管理分析用户:

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模型比较好理解,但是如何根据业务情况以及数据筛选得出这个模型需要费一些时间。之后我会单独写一篇RFM模型的文章,在这里我们先简单地了解下。

将所有用户的最近一次消费时间(R)、一段时间内(以30天为例)的消费频率(F)、总消费金额(M)这三大维度数据统计出来之后,进行排序,平均或按实际情况划分成5个档,并给1-5的评分(5为最高)。

比如,最近一次消费时间为5天以内的给5分、5-10天的给4分,以此类推……
比如,30天内消费频率在15次以上的给5分,10-15次的给4分,以此类推……
再将这张评分表对照用户的消费数据,给所有的用户打分。

评分 R(最后一次消费) F(消费频率) M(消费金额)
1 30天以上 2次 500元以内
2 20-30天 2-5次 500-1000元
3 10-20天 5-10次 1000-2000元
4 5-10天 10-15次 2000-4000元
5 5天以内 15次以上 4000元以上

全部用户打完分之后,再计算出R、F、M评分的平均分值。如果用户的评分大于平均值,那么他就对应“高”。

比如,甲用户M(消费金额)评分计算出来为4分,M平均评分为3.5分,那么他就属于“高”的消费金额。乙用户F(消费频率)评分计算出来为3分,F平均评分为4.1分,那么他就属于“低”的消费频率。然后将同一用户的三类标签进行评级,得出这张表(成交客户等级需根据业务实践而定)。

用户分类 R(消费间隔) F(消费频次) M(消费金额) 等级
重要价格客户 A
重要发展客户 A
重要保持客户 B
重要挽留客户 B
一般价值用户 B
一般发展客户 B
一般保持客户 C
一般挽留用户 C

需要注意的是,用户分层只是过程,更重要的是分层之后所采取的运营动作。

比如,针对重要价值用户,他们对品牌的价值最大,那么就需要花更多的资源投入,去维护他们。

例如享受专属折扣、专属优惠券、专属会员日、专属的超预期服务(无忧退换货、极速退款、免费上门取件、双向包邮等)、定期送专属礼,或者再极端一点,还可以举办线下见面会,产生进一步的情感联系。

针对重要发展的用户,要做的运营动作,就是提频,比如开发轻会员锁客、促销活动、主题活动、种草群、打卡群等。针对一般挽留的用户,主要通过折扣优惠引导低频购买,再通过公众号、朋友圈、视频号、社群等渠道的内容建立信任。

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