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基于改进RFM模型的B2C网站客户细分研究
来源： 时间： 20:00:01 作者：徐翔斌 ，王佳强，涂欢，穆明
摘要：客户细分是客户关系管理过程中的最重要一环。对B2C网站客户进行细分并采取相应的营销策略，实现最低成本最高利润，是电子商务发展成熟的重要标志。本文通过改进RFM模型，创新性的增加了利润率属性，建立RFMP模型后，使用K-Means方法对B2C网站客户进行聚类分析，并与RFM模型进行比较，验证了RFMP模型在B2C网站客户区分上更具优势。最后本文针对RFMP模型，尤其考虑到客户利润，提出相关营销策略，具有较大的实用价值。关键字：B2C；聚类分析；RFM模型；客户细分；电子商务1&&引言1.1&&研究背景及现状近年来，电子商务在短短几年中以惊人的速度蓬勃发展，它的迅速发展引发了交易方式、流通模式、商业模式的不断创新和进步。一方面它规避了创业者由于实体店面投资而产生的资金风险，另一方面，提高了客户服务水平以及更多的商品选择机会。随着电子商务交易量快速增加和B2C市场的激烈竞争，电子商务B2C领域需要像传统的市场营销一样，通过对B2C网站的客户细分，从而满足客户们日益增长的个性化需求，并且通过差异化服务、针对性策略吸引客户，形成长期购买行为，提高客户忠诚度，在激烈的市场竞争中立于不败之地。目前，国内诸多学者通过数据挖掘对RFM模型进行了分析。向坚持，刘相滨，资武成[1]针对K-Means算法存在的问题，提出了基于密度的K-Means算法，证明了改进算法的有效性和稳定性并用于客户细分研究中；周欢[2]基于RFM分析模式对零售业客户进行了分群；Marcelo Maia, Jussara Almeida, Virgilio Almeida[3]通过对视频网站YouTobe客户的九个属性聚类分析[4]，并给出了一种新的确定K值的方法以及分析如何排除不必要属性；James Caverlee, Steve Webb[5]研究了上百万数量的MySpace客户，验证了客户如何自我描述和分享兴趣和情感；杜修平和王中[6]通过改进的RFM-ROI模型对证券行业客户流失进行了分析；张玲芳和张婧[7]将RFM模型与原协同过滤机制进行结合，制定了差异化的电子商务推荐策略；刘慧婷，倪志伟[8]针对客户交易数据维数高的特点，提出了基于EMD和K-Means的客户行为聚类方法，为商家提供了促销依据并节约了数据存储空间；王扶东，马玉芳[9]利用层次分析法和聚类方法相结合，进行了实证分析。但目前为止针对B2C网站客户细分的具体模型仍很少有人涉及，提出的营销策略仍存在于表面阶段，对客户带来的利润进行详细分析模型更少之又少。
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& 数据库营销RFM模型在电子商务中的应用
数据库营销RFM模型在电子商务中的应用
&&日10:49&&中国电子商务研究中心
　　(中国电子商务研究中心讯)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(Frequency)、消费金额(Monetary)。　　RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间(日期格式)、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权(考虑权重)得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，实现数据库营销！　　怎样衡量电商存量用户的价值？是消费金额？购买次数？还是上一次购买时间？通过什么框架进行用户细分对营销活动提升用户的响应率最有效？　　1、客户管理的前提　　关于做客户管理，行业中有这么一个论调，就是其前提是客户基数足够大，在客户基数小的时候，客户管理工作不具规模优势，效益成本比率低。对于这一论调，个人是不太赞同的，恰恰相反，小卖家正因为其营销投入上的约束，在流量争夺上不具有优势的情况下更应该做好成交客户的维护工作，尽自己最大力量让每一个潜在客户成交并成为忠诚客户。　　所以，流量和客户基数不应该成为客户管理工作开展的前提，真正的前提在行业中也有人论述过，就是&人、店、货&，对这一说法个人是比较赞同的。　　人主要指的是客服(对于京东、凡客等有自建的电商，员也构成这个人的内容)，客服的服务质量和感情传达是与客户建立情感纽带的基础，很难想象一个糟糕的咨询体验能为商家带来成交并让买家成为忠诚客户。　　店，传达的是商家整体的商品和服务的特点和定位，客户通过商家的店铺来做其需求满足程度的判断，这个需求，不仅是物质层面的，也包含精神层面的价值满足。　　货，则主要就是指商品的质量和性价比，性价比之中的&价&，不单指价格，而可以延伸到&价值&，货是最根本的价值，因为它构成了客户交易的基础，一个质量差的东西，一个价值明显不及价格的商品，很难想象会形成一次满意的购物体验。　　人、店、货是客户管理的前提，也是广义意义上客户管理第一步就要做的工作，这是第一个看法。　　2、什么是&会员&？　　对于这个概念，一般的理解是&老客户&，也可以理解为&在店铺成交多次贡献了较多销售额的人&，这些理解，更多的是从商家这个主体角度去展开的，那么从客户角度，又应该如何理解会员？&我是你的会员，那你应该给我&&&,冒号所代表的是会员的各种诉求，这些诉求是区别于非会员的诉求的，用一个词来概括这些诉求，就是&特权&。　　所以，本文理解会员更倾向于用&拥有特权的买家&来描述。在这样理解的基础上，我们的会员管理就可以简化为商家可为客户创造提供哪些特权以及客户获取不同特权的条件是什么(如下表)，商家所需做的就是如何表中的特权和条件分别组合优化形成自己的会员体系然后再予以实行。　　从上表可以看出，商家对于特权的理解可以是物质层面和精神层面两者需求的综合考虑，大家可以基于马斯洛需求原理去做更多的展开去创造出更为丰富的特权体系，而不应该将自己对于会员维护的理解仅局限于商品的方面。　　二、工具　　1、 客户流失比例图　　这个思路是围绕着整个交易流程中各环节的客户流失原因和比例展开的，如下图：　　对于上面这个图，关于浏览的数据是可以通过流量工具来获取的，而后面的数据，基本上都可以通过ERP系统来获取。商家在这个分析过程中，除了需了解各种情况的客户流失比例动态变化外，还需深入去了解每一次客户流失的具体原因，比如关于&拒签&，有损坏、有物流错误、有货品发少发错等等原因。　　通过这个图中的客户流失比例的了解，选择重点突破口去做工作的改进。这个图也包含了另一个含义，即客户管理的工作是从客户开始浏览你的店铺开始的，把CRM中的C代表的consumer调整为customer，这样理解，或许可以更系统地把握客户管理的工作范围。　　2、RFM模型的应用　　RFM模型在客户管理方面是个比较常用的模型了，但在电商圈似乎还比较少应用。对于RFM模型的介绍，大家可以百度下，它本质上是一个客户群细分工具，其细分的基础是客户的交易行为。经常听到一些商家说自己的系统中已经有几万几十万的客户档案，但如果对这些包含交易行为数据的客户档案的管理如果和花钱买来的客户档案采用同样的营销管理方式，那就未免太过可惜了，不仅浪费了营销经费，也在营销效果方面因为没有针对性而效果欠佳。　　在客户管理中怎样利用好RFM模型？首先牵涉的是R、F、M层级的划分，对于此划分，我的理解是一般不要超过3级，并且根据不同商家的经营特征来做区分，以一个例子来做说明：　　R&&7天(R3)，8~30天(R2)，31天以上(R1)，考察的是客户购买的沉默期；　　F&&1次(F1)，2~3次(F2)，3次以上(F3)，个人倾向于把3次作为客户是否发展为忠诚客户的一个参考标准；　　M&&100(M1),101~00(M3)以上，这个就需要根据商家的商品平均定价和平均客单价来做划分，其重点在于考察客户的购买能力。　　通过上面的划分，我们就可以将客户群细分为(R1F1M1)、(R1F1M2)、(R1F1M3)等27个部分了。当然，这里面商家也可以结合自身特点去调整R、F、M各项内容的划分，比如可以划分为2、3、2级别，然后RFM对应的就是12个区间了。　　做好划分后，除了可以通过RFM模型中各区间客户数量比例的动态变化来考察自己客户管理工作的效果外，还可以将自己的会员体系的搭建和营销活动与RFM模型中每一个区间的客户做对应，比如同样做一次DM宣传，对不同区间的客户的DM内容能否做区分，比如做会员特权设计，对不同区间的客户设计什么特权更能满足其需求。(来源：网站数据分析)
&&&& 3月10日，中国电子商务研究中心发布《2016年度中国电子商务用户体验与投诉监测报告》（全文下载），包括飞牛网、卷皮网、聚美优品、1号店、拼多多、乐视商城、蘑菇街、返利网、优购网、当当网、好乐买、淘宝网/天猫、小米商城、明星衣橱、美美箱、苏宁易购、唯品会、亚马逊中国、京东、国美在线、途虎养车网、美囤妈妈、美丽说、贝贝网、华为商城等零售电商，和蜜芽、网易考拉海购、洋码头、达令、丰趣海淘、宝贝格子、西集网、淘宝全球购、云猴网、冰帆海淘、小红书、Hai360海外购等跨境电商，以及百度糯米、去哪儿、美团、饿了么、飞猪、携程、同程网、大众点评、艺龙、易到用车等生活服务电商，和分期乐、趣分期（趣店）、工行融e购、淘宝众筹、拍拍贷、建行善融商务、财付通、优分期、中行聪明购、惠分期等互金平台在内的57家平台上榜。
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　　中国电子商务研究中心发布的一份报告显示，美团、大众点评等9家电商平台，与用户签订合同时出现不利于保障消费者合法权益的强势条款。美团与大众点评回应称，用户使用协议符合互联网行业惯例做法，未来将根据国...
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数云注：电商企业为什么要做CRM？失去盈利顾客会极大地影响公司利润。有人估算吸引一个新顾客的成本是维持一个现有顾客的5倍。因此，营销的一个主要工作是留住顾客。今天，就来分享下电商crm基于RFM如何对客户进行细分，给不同客户贴不同的标签，更精准的做好客户关系管理。
客户细分重要原则RFM
客户细分让你决策更容易，让执行更高效，让客户更满意；怎么去理解RFM？在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个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描述该客户的价值状况。接下来，我来分享下RFM的细分纬度，让大家更清楚的了解RFM。
RFM分别详解：
R=最近一次购买的以一年为客户生命周期来看把客户分为四个阶段。四个阶段的基础分法（只能参考实际需要根据自己的产品店铺的情况而细分）。
1.活跃客户最近三个月的客户
2.睡眠客户3-6个月期间的客户
3.预流量客户6-12个月的客户
4.流失客户12月以上的客户
F=一定时间里面的购买频次
M=一段时间里的购买金额
通过RFM的方法客户分4层：分别是至尊VIP10%，VIP15%，高级会员25%，普通会员50%。提供不同的服务很好的做好分层以后，才能做好精准营销。
RFM分法（服装类）
R：4个阶段。
1.活跃客户最近三个月的客户（在一个月内他刚刚购买了服装对服装比较有感觉的时候做二次营销新品推荐非常好）
2.睡眠客户3-6个月的客户（活动通知比较好）
3.预流量客户6-12个月的客户（更大的活动通知他效果会更好）
4.流失客户12月以上的客户（客户通知确认原因）
F：3个分法。
①一个月来购买一次月的顾客（每次上新他都会来参观或参与一下）
②一个季节来购买一次的顾客（春夏秋冬每季都会来购买）
③半年来购买一次的顾客
M：根据购买金额（贡献度）挂钩会员级别分级。
如何进行客户细分？
首先根据RFM进行分层以后给予客户细分，然后在给不同的顾客，贴上不同的标签。
1.新品标签=上新是店铺非常需要的环节，这些顾客对价格不敏感对款式比较敏感（标签：新款顾客标签）
2.购买凭次=1个星期、1个月根据时间去贴标签
3.聚划算=对价格比较敏感的顾客（标签：聚划算顾客）
4.例：安可1年4次活动=每次活动期间来购买的客户（标签：活动顾客标签）
活动顾客 单价比较高的顾客=贴店铺高端标签
会员等级符合高端条件的从会员里挑出那样适合高价的客单客户去营销售。关于客户的自然属性：这个是个细新的工作。买家特有的一些信息，比如：年龄、性别、生日、居住地、身高、体重、三围、联系方式等。此外还要有：生日（这个买家属于什么星座，大概可以知道买家性格特征）、居住地（可以推测买家的职业）、偏好（喜欢品牌品类风格）。
数据分析方面：帮助我们理解客户的特征（他们购买的金额凭次客户来源是那里比如：聚划算就是对价格比较敏感的这样可以更好帮助我们给客户打标签）。
保有我们的客户，二次营销
从R的角度去保有顾客：30天活跃的顾客进行新品通知，二次营销是比较好的，因为他现在对品牌的的认知是非常好的。睡眠期90天之内活动形式通知顾客。不同的生命期，进行不同的通知，新品的通知活动的通知更大活动的通知（活动是分每3个月3个月的开展，这样的情况1年可以通知4次，会员的流失会非常的少）。
活动 新品保有客户：关怀方面的营销（生日慰问，节日主课，天气变化，产品关怀）；互动方面的营销（QQ群，旺旺群，掌柜说，微博）。
微博营销思路：前期吸纳粉丝，维护粉丝利用微博红人转发买家秀。
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