电商数据分析之RFM模型

覆手天下山河碎

都在说做电商难，难在哪几个方面呢？主要还是获客难，获客成本高，老客难营销等方面；这时候需要的是精细化运营，RFM模型是电商人员必须知道的数据分析模型，衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来分层客户，运用各类运营手段提高不同类型的客户在产品中的活跃度、留存率和付费率，提升用户忠诚度和复购率，促进营收增长。

RFM的含义：

R（Recency）**近一次消费时间：表示用户**近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。

F（Frequency）消费频率：消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也**是熟客，价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。

M（Monetary）消费金额：消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者为店铺创利的多少，自然是消费越多的用户价值越大。

通过图形我们很明显可以看出，用户可以分为8个层次：

针对电商行业，我们也可以将R、F、M细分人群，辅以不同的推广策略:

RFM**终的目的**是帮助提高运营效率和产出价值

当有一定客户积累时，我们**需要辅以数据挖掘的工具来帮我们更高效的实现客户价值分析；

数懒能将多平台、多店铺数据打通，形成完整的店铺会员体系，为每一位客户建立档案。利用协同过滤算法，通过挖掘和分析客户历史数据发现消费者的消费偏好和消费习惯，根据上新、复购、促销、拉新等不同场景进行广告投放，对老客进行关怀和维护，维持老客活跃度，促进老客的购买率。基于电商行业经验和强大的AI技术，华坤道威形成一套独有算法模型，支撑起数懒的智能操作系统，一键即可实现拉新拓展、客户维护、精准营销等复杂功能。