隨著超零售業時代的來臨，虛實整合的討論熱度不減，人人都想在電商市場站穩腳步、分一塊餅。顧客，身為消費市場的攻略對象，勢必成了商人們的分析重點。如果想要把握住這一場商機，那麼 RFM 模型肯定是其中最好的幫手。
RFM 是什麼？
RFM 模型是在1961年，由喬治·卡利南（George Cullinan）於所提出，他發現資料庫分析中，有三項重要指標：最近一次消費（Recency）、消費頻率（Frequency）、與消費金額（Monetary）。以下是 RFM 三個英文字母代表的分別意義：
R (Recency)：顧客最近一次消費時間。
舉例來說，一周前消費與一個月前消費顧客的差別。一周前消費的顧客可能對品牌的印仍記憶猶新，藉此可以把握住顧客最近一次消費的印象，進行最佳的乘勝追擊。例如：良好的售後服務提供、購物金/紅利累積通知、下一檔商品的優惠預告等，讓顧客迅速產生再度購買同一商家商品的慾望。
F (Frequency)：顧客消費頻率。
藉此可以找到的是顧客的「消費生命週期」，並達到事先預測顧客下一次消費時間的效果。例如，某些顧客的消費習慣為每月發薪日之後的一週內，亦即頻率為每月一次，由此便可以掌握每月一次的商品推新頻率。不僅如此，也可以藉此判讀出經常且固定消費的顧客，其對於品牌的忠誠度。
M (Monetary)：顧客消費金額。
協助分辨的是一個品牌「貴客」。此分析路徑的結果，花費最多顧客不一定為最常消費者，但仍因消費金額高，為品牌做了不小的貢獻。因此，由此路徑判斷出顧客的消費力，並適時的給予其消費動機，可為有效提高業績方法之一。
面對競爭市場，若顧客就是同樣那麼多人，面對顧客多變的消費心態，RFM 即為強化分析顧客價值、實現精緻顧客經營的第一步，快速客製出一套 CRM 行銷策略。
RFM 跟 CRM 有什麼關係，如何用 RFM 分析抓住顧客？
RFM 模型實踐應用
多數企業都聽過 CRM 顧客經營，而 RFM 便是更深化、精準的經營方式。打個比方來說，漁夫在海上的時候，同樣用 100% 的心力撒出去的漁網，廣撒魚網可以捕到的魚，跟規劃好目標魚群會從哪裡游過去而撒下的網，收穫的質量肯定是不一樣的。根據 Hive Martketing Cloud 文中提及，將 RFM 應用於數據庫營銷 ( Database Marketing ) 時證明了其有效性，許多其他學術研究也同意了「RFM 可以降低營銷成本並增加回報」此觀點。
以下 Windsor Circle 的報導，其零售客戶使用 RFM 後獲得的巨大成功，就是最好的例子：
- Eastwood 將電子郵件營銷利潤提高了 21％
- 歐舒丹 ( L’Occitane ) 的每封電子郵件收入增長了 25 倍
- 好萊塢 弗雷德里克 ( Frederick’s）的廣告系列中的轉化率高達 6 – 9％
使用 RFM 分析進行分眾行銷，達到精準效益
在上一段我們看完了 RFM 模型的成功例子與效用後，不難發現 RFM 就是個可以將顧客快速又簡易分析、分群的模型。根據消費者的 Recency, Frequency, Monetary 來有效檢視客群組成，如此一來不但可以幫助行銷者迅速評估出來最適之 CRM 方案，也可以將我們的投資報酬率極大化，把時間、金錢與心力花在痛點上。
講到這裡，RFM 還有一個很重要的核心概念，就是將「客群分眾」，透過分眾行銷達到精準效益。怎麼做？其實很簡單，因為 RFM 瞭解你的顧客，所以除了能協助公司進行個性化/客製化服務之外，也可以協助你辨認更有可能回應的顧客群。以下舉例一些問題，如果你無法回答卻想知道答案，那麽推薦你使用 RFM：
- 誰是你的忠實顧客？還有哪些潛力新客？
- 誰是你不需要太在意的流失顧客？
- 誰是你必須挽回的流失顧客？貴客？
- 哪些顧客最有可能回饋你的廣告活動？
RFM 案例 v.s. 簡易指標
RFM 的分組方式其實有很多種，不同產業與不同的企業適合的分類模組也不一樣。只要掌握以下三個原則，就能好好運用 RFM 分組的核心概念，之後再依據不同的行銷需求，選擇適合的分組方式即可。
選擇正確的指標
傳統 RFM 的模型指標分別爲上次消費日期 (R)、消費頻率 (F) 和總消費金額 (M)，但實際上就是依據不同的行銷目的進行分組。以電子郵件寄送 EDM 行銷為例的話，其指標即為「上次開信的時間」或是「開信率」。
選擇合適的評分方式與分組數量
針對 R、F、M 的三個指標分別進行評分，通常以 1 分為最低分，滿分則 3-5 分最佳。確認好 RFM 的指標後，也可依據百分比或是絕對值，將顧客進行評分。另外，組別的數量則取決與分數的數量。
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RFM 其實就是一個簡單易懂好操作又省錢的行銷策略方法，它擁有非常直觀的概念，透過顧客消費歷程的行爲模式來判斷是否值得投資，也可因應每個顧客的特性輸出相對應的行銷策略。同時，甚至不必費盡心思取得顧客的個人資料，相對正確性也高。
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