联邦快递客户资料RFM分析

客户世界 | 2015年7月13日 | 会议会展 | 评论已关闭 | 2199

客户世界|陈宁华|2010-04-13

在做一些行销咨询项目中,我发现普遍的一个问题就是面对已经积累的客户,企业不知道如何下手.特别是在老客户的资料方面.用我们的行话:老客户的资料是最有价值的"第六媒".这对于企业来说,不会合理利用这些已经存在的资源的确会造成很大的浪费.况且这几个企业都是和互联网有关,而网络是最好的数字化媒介,可以跟踪,计算客户的各种指标.

而在此方面,很多跨国企业无疑走在了前面,最简单的方法就是RFM方法(下附RFM的说明),即最近一次购买的时间,购买的频率,以及购买金额,下面以联邦快递的做法做个说明

首先联邦快递利用RFM的变化来评断客户的贡献额，计分的方法是:

将单一客户过去三个月内消费金额乘上两倍，再加上过去3至6个月间该客户的消费金额，

接下来联邦快递利用DataMining中的Cluster分析，将所有客户分为七大族群，每个族群再依贡献额细分为十等分，这七大族群分别是:

˙贡献额最高的10%稳定客群

˙过去六个月流失的中贡献额客群

˙低贡献额的季节性客群

˙高贡献额的成长客群

˙中贡献额的稳定客群

˙低贡献额且在过去六个月内的流失客群

˙低贡献额但刚回复交易的客群

联邦快递观察在过去的两年内，客户如何在七个族群中移动，以及客户如何在十等分内上下移动，一旦有任何的行为模式被分析出来，联邦快递便针对每一个族群发展一套客户策略. 举例来说:

最顶尖的10%稳定客群，是最佳而且是最有价值的客户，联邦快递的策略就是想尽办法留住他们，对他们提供最好的服务，以避免这群客户的流失。

高贡献额的成长客群是指消费金额成长超过15倍的客户们，联邦快递投入行销预算找出导致他们成长的原因，以协助其它客户提高贡献额。

过去六个月流失的中贡献额客群，是指在过去六个月贡献额降低90%的客户，这群转身而去的客户，让联邦快递损失许多应得的利润，因此必须找出什么地方出错？联邦快递透过电话行销与客户沟通来调查原因，以挽回客户的心。

找出季节性的低贡献额客群是非常有用的，因为这些客户只在一年的某些季节交易，花费行销预算去刺激他们在其他时期交易将是十足的浪费。

我们在数据库分析的同时，也可以参考联邦快递的作法，将客户分为不同特性的族群，并且针对族群特性，制订相对应的行销策略，这样分析数据库才能对企业产生更多实在的效益。

附:

RFM方法

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：

最近一次消费(Recency)

消费频率(Frenquency)

消费金额(Monetary)

最近一次消费

最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。

最近一次消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。反之，同一天，最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为最近一次消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。

最近一次消费的功能不仅在于提供的促销信息而已，营销人员的最近一次消费报告可以监督事业的健全度。优秀的营销人员会定期查看最近一次消费分析，以掌握趋势。月报告如果显示上一次购买很近的客户，(最近一次消费为1个月)人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。

最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。最近才买你的商品、服务或是光顾你商店的消费者，是最有可能再向你购买东西的顾客。再则，要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。

消费频率

消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder)，其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想像成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。

消费金额

消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80％的收入来自20％的顾客。它显示出排名前10％的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍，占公司所有营业额的40％以上。如看累计百分比的那一栏，我们会发现有40％的顾客贡献公司总营业额的80％；而有60％的客户占营业额的90％以上。最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费，表现最好的 10％的顾客平均花费1195美元，而最差的10％仅有18美元。

如果你的预算不多，而且只能提供服务信息给2000或 3000个顾客，你会将信息邮寄给贡献40％收入的顾客，还是那些不到1％的顾客？数据库营销有时候就是这么简单。这样的营销所节省下来的成本会很可观。

结合这三个指标，我们就可以把顾客分成5＊5＊5 = 125类，对其进行数据分析，然后制定我们的营销策略。

最近一次消费、消费频率、消费金额是测算消费者价值最重要也是最容易的方法，这充分的表现了这三个指标对营销活动的指导意义。而其中，最近一次消费是最有力的预测指标。

希望我的各位"上帝"客户们好好应用,在实施客户管理策略前先好好补上这一课。

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