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    excel做RFM分析(用excel進行rfm分析報告)

    發(fā)布時間:2023-04-14 01:13:46     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 95        

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    本文目錄:

    excel做RFM分析(用excel進行rfm分析報告)

    一、客戶價值如何分析?看看這個RFM模型分析吧

    相信很多企業(yè)都希望服務好客戶,促進銷售轉(zhuǎn)化,最好能對產(chǎn)品和品牌產(chǎn)生黏性,長期購買。于是絞盡腦汁去維護客戶關(guān)系,但往往不是很理想,無感的依舊無感。為什么?因為不同的客戶消費需求不一樣。因此,對不同的客戶進行價值劃分,可以更好地幫助業(yè)務部門進行精準營銷,為不同的客戶定制不同的營銷策略,以提高轉(zhuǎn)化率。

    那么如何對客戶價值進行分析呢?這里我們可以通過RFM模型對客戶進行細分:

    R:最近一次消費(Recency),指客戶最近交易日期距離當前天數(shù)。

    F:消費頻率(Frequency),表示客戶在一定時期內(nèi)的購買次數(shù)。

    M:消費金額(Monetary),表示客戶在一定時期內(nèi)消費的平均金額。

    通過這樣的模型對客戶價值劃分后,我們可以將客戶類型細分成:重要價值客戶、重要發(fā)展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶,如下圖所示:

    借助上圖所示的RFM模型分析,企業(yè)可以很直觀的了解到不同客戶所對應的價值。若想清晰的掌握不同客戶類型下的客戶數(shù)量及其所帶來的銷售額情況,我們可以借助下圖幫助用戶直觀統(tǒng)計出不同類型客戶的情況:

    如圖,我們可以看到,一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶的數(shù)量最多,但其所帶來的銷售價值并不高,而重要價值客戶所占數(shù)量不多,但卻為企業(yè)帶來了最大的收益價值。因此,企業(yè)可在面對不同類型的客戶時,采取不同的銷售策略,為企業(yè)帶來更大的收益價值。

    在對客戶價值分析的過程中,我們還可以結(jié)合其他圖表對客戶進行分析,聯(lián)動篩選出想要了解的客戶情況:

    如上圖所示,我們可以借助此分析報表,篩選過濾出任意一家或多家客戶的月度銷售額、成本、平均單價、所購買的商品種類、筆數(shù)等指標數(shù)據(jù)的變化趨勢,以及客戶所購買的物料具體明細,幫助企業(yè)更清晰了解不同客戶的銷售價值,以此采取不同的銷售應對策略。

    當然,上述圖表僅供參考,在實際中可另行修改設(shè)計。該分析模型制作完成后,借助數(shù)林BI對數(shù)據(jù)進行自定義更新設(shè)置后,后續(xù)數(shù)據(jù)可自動可從用友或金蝶系統(tǒng)中獲取,幫助我們減少定期重復做表的繁瑣,減輕工作量,從而提高工作效率。

    二、RFM模型如何實際應用?

    這是一個人人都可以上手的模型,不管你是運營、銷售、財務、市場等等,RFM模型是一個很通用,又有一套科學理論的商業(yè)模型。這是一篇我花了五小時的教程(真的是寫到崩潰,幸好我熬下來了,給大家分享實實在在可上手的干貨)數(shù)據(jù)源準備只需四個字段:客戶名稱、交易日期、交易次數(shù)/頻率、交易金額。如果你手頭剛好有這樣的數(shù)據(jù)源不妨試試做這個模型吧。下面三頁是介紹什么是RFM,后面是全部的實操教程,Tableau和Excel通用操作,我保證你看了能立馬上手。如何通過訂單數(shù)據(jù),分析用戶的基本屬性用戶的訂單上都有訂餐地址,通過對于訂餐地址的統(tǒng)計,我們可以查詢到不同條件組合下的用戶分布,甚至能知道喜歡謀道菜的用戶都在哪里。舉個簡單的例子,下圖表示的是普通可樂和健怡可樂的用戶分布,類似的用戶數(shù)據(jù)挖掘,還可以根據(jù)復購構(gòu)成、復購用戶跨平臺使用情況、性別組成做更精細化的分析。值得注意的是,數(shù)據(jù)平臺間的差異還是蠻大的,除了跨平臺分析也需要分平臺對比,有利于針對不同平臺做出不同的營銷策略。上面這些最基本的用戶屬性對于精細化運營還是不夠的。因為這些信息無法幫助你解決下面四個問題——

    1.誰是我的重要價值客戶,他們都有什么特點。

    2.誰是我需要重點保持聯(lián)系的客戶,他們都有什么特點。

    3.誰是我的重要發(fā)展客戶,他們都有什么特點。

    4.誰是我的重要挽留客戶,他們都有什么特點。想要解答這個問題,我們需要動用更高階的分析模型,去挖掘有效信息。如何通過RFM模型,為用戶分群,實現(xiàn)精細化運營RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關(guān)系分析模型,主要以用戶行為來區(qū)分客戶,RFM分別是:R = Recency最近一次消費F = Frequency 消費頻率M = Monetary 消費金額需要詳細了解以上三個指標定義的,可以去戳度娘,教科書式的RFM區(qū)分,會將維度再細分出5份,這樣就能夠細分出5x5x5=125類用戶,再根據(jù)每類用戶精準營銷。

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    三、會員系統(tǒng)RFM數(shù)據(jù)分析模型的什么是RFM數(shù)據(jù)分析模型

    RFM 模型是會員管理領(lǐng)域里的一種會員消費行為分析模型, 其中R近度(Recency) 代表最近購買時間,指上次購買至現(xiàn)在的時間間隔; F 頻度(Frequency)代表購買頻率,指的是某一期間內(nèi)購買的次數(shù);M額度(Monetary) 代表總購買金額,指的是某一期間內(nèi)購買商品的金額。

    RFM模型在反映會員購買偏好方面具有良好的表征性。

    經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn) R值越小,會員越有可能與企業(yè)達成新的交易。 F值越大,會員越有可能與企業(yè)達成新的交易。 M值越大,會員越有可能與企業(yè)達成新的交易。 RFM 模型在反映會員價值方面同樣具有良好的表征性,它是衡量會員價值和會員創(chuàng)利能力的重要工具和手段。一卡易將該模型成功應用于會員系統(tǒng)中,通過一個會員的近期購買行為、購買的總頻率以及購買的總金額等3項指標來描述該會員的價值狀況。如果與該會員打交道的時間足夠長,也能夠較為精確地判斷該會員的長期價值( 甚至是終身價值),通過改善3項指標的狀況,從而為更多的營銷決策提供支持。 連鎖會員系統(tǒng)的‘統(tǒng)計分析’模塊運用RFM模型做出‘會員RFM’,幫助使用者來了解會員的消費行為和消費的意向。

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    四、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價值分析

      RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段,模型主要是利用客戶的最近一次消費(Recency)、總體消費頻率(Fequency)以及消費全額(Monetary)3項指標來描述該客戶的價值狀況。 RFM代表近度,頻率和額度,這些指標表征了客戶的一些消費行為和習慣。頻率和額度會影響客戶的生命周期價值,新近度會影響保留率,而保留率是忠誠度的衡量標準。

       RFM是一種客戶細分技術(shù),用以幫助營銷人員快速識別用戶類型及群體分類,并幫助營銷人員根據(jù)客戶細分類型的共性、個性提供一定的營銷策略。因而,RFM的最終成果是客戶的分類及分類分析。

    以上就是關(guān)于excel做RFM分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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