乾貨|電商運營還不了解 RFM 模型?快用起來,實現高效銷售增長!

｜正文2293字，預計閱讀6分鐘｜

在獨立站電商零售場景中，一定會遇到「消費者關係管理」方面難題：消費者千人千面，而作為運營，如果以完全標準化的方式對待每位消費者將無法高效實現增長的目標。

怎麼辦呢？

這裡就不得不提到「RFM 模型」，RFM 模型在消費者關係管理系統中佔據非常重要的位置。店小匠今天給大家整理了足夠乾貨，看完文章你將會 Get 以下收穫：

為什麼說「人」在電商零售中的價值日益突出？

新時代下，如何研究「人」的價值體系？

「RMF 模型」在跨境電商中的應用？

如何利用「RMF 模型」實現高效的銷售增長？

一、「人」

在電商零售中的價值日益突出

在正式為大家介紹「RFM 模型」之前，店小匠先帶大家回顧一般零售場景中「人/貨/場」的變化歷程：

（ 人/貨/場，是傳統零售行業中的基本要素 ）

最初，在物質匱乏的年代「產品」就是一切、就是王道；

在傳統零售行業中「場」佔據了核心位置，品牌若爭取到了商場的核心地理位置便掌握了主動權；

但是後來，隨著電商行業的崛起，產品在強大的供應鏈面前不再奇貨可居、線下轉線上零售的行業趨勢也勢不可擋，即使佔據商場黃金位置也不能使你一招制勝；

如今，在新零售時代「人」終於佔據到了最主要位置——其中銷售人員在其中的作用逐漸弱化，而目標消費者日益突出。

二、新零售時代下，

如何研究「人」的價值體系？

「用戶價值體系」是指通過量化的模型和標準來判斷消費者行為。

將它運用在電商零售中就是：通過區分消費者的不同價值從而實行差異化激勵，最終延長消費者生命周期（LTV）的一種運營策略。

如何對不同消費等級的老客戶對症下藥從而延長用戶其生命周期呢？此時，我們就需要引出「RFM 模型」。

三、什麼是「RFM 模型」？

「RFM 模型」——衡量消費者價值和消費者創利能力的重要工具和手段。該模型通過以下三項具體指標來描述該消費者的價值狀況，包括：

R：最近一次消費 R（Recency）

表示用戶最近一次消費距離現在的時間，反映了用戶的活躍狀況。理想情況下消費時間越近的客戶價值越大。

F：消費頻率 F（Frequency）

指用戶在統計周期內購買商品的次數，消費頻率越高，客戶價值越大。消費頻率指數越大體現用戶對品牌的忠誠度。

M：消費金額 M（Monetary）

客戶的購買金額（可分為累積購買及平均每次購買）。即用戶在統計周期內累積購買的消費金額或者平均每次購買的金額。消費金額越高的用戶越為優質。

四、「RMF 模型」

在跨境電商場景中的應用

根據 R、F、M 這3個指標的高低組合，我們一般會把消費者分成以下8類（見圖表），再根據不同類型客戶的特徵進行更加精細化的運營策略。

在這裡，店小匠挑選了4種對我們電商零售運營更為有價值的重要消費者進行重點分析，並提供相應「運營策略」以及「具體措施」建議如下：

// 重要價值消費者：R 高 F 高 M 高

在一定的統計周期內 ，最近消費距離時間短，消費頻率高且消費金額高的消費者。

運營策略：針對這類消費購買意願和消費能力都非常強的消費者，我們需要提供 VIP 定製服務，讓他們感受到被關注和差異化服務。

措施：設計會員體系；提供會員生日特權（禮物贈送等）；定期進行消費者慰問（郵件回訪或禮物贈送）。

// 重要發展消費者：R 高 F 低 M 高

在統計周期內，消費距離時間短，消費金額高但頻率較低的消費者。

運營策略：想辦法提高該類消費者的消費頻率。

措施：通過不斷進行產品的迭代更新刺激消費者；或者提高營銷活動折扣打動他們。

// 重要保持消費者：R 低 F 高 M 高

在統計周期內，消費距離時間較長，消費頻率和消費金額都較高的消費者。

運營策略：主動聯繫消費者，提高品牌在該類消費者面前的曝光率，加強消費者對品牌的記憶。

措施：推送消費者感興趣的內容，重新建立其對品牌的認識和信任感。

// 重要挽留消費者：R 低 F 低 M 高

即在統計周期內，消費距離時間較長，消費頻率低但消費金額都較高的消費者。

運營策略：主動聯繫消費者，提高消費頻率；

措施：進行問卷調查，進一步拉近和消費者的關係從而了解消費者遺失的原因。

五、利用「RMF 模型」

實現高效的銷售增長

最優質的消費者模型的 RFM 指標是：R/F/M 越高越好。

因此，如果獨立站商家們想實現高效的銷售增長，店小匠建議大家面對不同類型消費者時，根據其表現將低值指標拉到高值指標，具體措施有：

針對 R 低——通過營銷信息的推送活動，產品的迭代更新等吸引消費者

針對 F 低——通過傳遞促銷信息，贈送活動等提高消費者的購買頻率

針對 M 低——通過捆綁營銷/周邊產品更新等提高消費者的消費金額

在此，店小匠還想提醒大家——「RFM 模型」是一個機械模型，其假定了一些默認前提：

- 最近有過交易行為的消費者，二次發生交易的可能性要高於最近沒有交易行為的消費者

- 交易頻率較高的消費者比交易頻率較低的消費者，更有可能發生二次交易

- 過去所有交易總金額較多的消費者，比交易總金額較少的消費者，更有可能發生二次交易

從這些默認前提中我們可以看出——「RFM 模型」非常適用於具備易復購屬性商品。然而有的商品本身的復購屬性極其弱（比如：婚紗、家電、大件的家具等），那進行商品維護時使用 RFM 模型就沒有太大的參考意義。

在實際操作時，店小匠也會發現，所謂R/F/M 值的高低是一種相對情況。我們需要對散點消費者進行數據樣本累積，得出消費者普遍的購買周期、購買頻率和基本消費情況。

因此 R/F/M 的具體指標不是恆定不變的，需要根據行業的基本數據以及大家商品的數據表現進行制定。

最後，店小匠也發現跨境電商運營有著一個不得不接受的事實是：無論你是多麼出色的運營，都無法真正阻止消費者的流失。

但是，我們可以通過一些指標性的數據去認識消費者價值，從而延長其消費生命周期——「RFM 模型」扮演的角色就是如此！

所以，你還想了解哪些關於跨境電商獨立站運營的知識呢？