加餐02｜RFM分层：店铺收入大幅下跌的原因是什么？
陈旸
你好，我是陈博士，今天我们来聊聊 RFM 分层。
你是否遇到过这样的情况：
你服务了很多客户，每天忙来忙去，但是业绩就是不高。
又或者在公司里，你开了很多的会，写了很多的项目文档，但是一年下来，忙忙碌碌，依然成就感不强。
那今天我给你介绍下 RFM 分层，这种方法简单有效，让你思考如何找到事物的主要矛盾，以及主要矛盾的主要方面。
RFM 分层
RFM 模型是一种基于客户历史行为的分析方法，通过对客户的 R、F、M 三个指标进行分析，理解不同客户的价值。
Recency（最近购买时间）：客户上次购买的时间距离现在有多久。通常，最近购买过的客户更容易被激活和转化。
Frequency（购买频率）：客户在一段时间内的购买次数。购买频率越高，意味着客户的活跃度和忠诚度越高。
Monetary（购买金额）：客户在一定时期内的总消费金额。金额越高，客户的价值就越大。
通过 RFM 这三个维度，可以实现不同层级客户的差异化决策。
这里，我们将用户分成了 2*2*2=8 层，具体如下：
RFM 应用实例：店铺收入大幅下跌的原因
一个店铺，某个月收入大幅下跌 60%，通过数据分析，发现原来是几个重要的客户被竞争对手挖走了（这几个客户贡献了店铺 60% 的收入）。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. RFM模型是一种基于客户历史行为的分析方法，通过对客户的R、F、M三个指标进行分析，理解不同客户的价值。 2. 通过RFM分层可以实现不同层级客户的差异化决策，帮助识别重要客户并提供相应的服务。 3. 店铺收入大幅下跌的原因可能是因为未对用户进行分层，导致未能识别和提供重要客户所需的服务。 4. RFM分层和帕累托法则是相通的，帕累托法则指出少数关键因素会占据大部分成果，这也适用于客户价值分析。 5. 了解RFM分层和帕累托法则有助于在工作中更有效地应用数据分析方法，提高工作效率。 6. 在银行客服工作中，可以利用RFM分层的思想来识别投诉客户，并采取针对性的措施来处理投诉，避免客户流失。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《数据分析实战 45 讲》，新⼈⾸单¥59
《数据分析实战 45 讲》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
全部留言(1)
- 最新
- 精选
PatrickLRFM分层和帕累托法则可以用于精准营销，比如银行业的高端客户流失预警模型。由此我想到了一句话：选择比努力更重要。做正确的事，而不仅仅是正确地做事。2024-12-24归属地：上海
收起评论
