小夥伴們大家好,今天分享一個客戶RFM分析模型,還是用PowerBI製作的,源文件還是免費下載的。
先簡單介紹一下什麼是 【RFM】,它是三個單詞的首字母縮寫,分寫是:
Recency - 最近一次消費
客戶最後一次消費日期是哪天?最後消費日期距離今天的天數是多少?通常天數越近的客戶對提供即時的商品或服務最可能會有反應。
要吸引一個幾天前才上門的客戶再次購買,比吸引一個一年多以前來過的客戶要容易得多。
Frequency - 消費頻率
關注客戶一段時間內購買的次數,次數越高客戶粘性越高。
經常購買的客戶,也是滿意度最高的客戶,忠誠度也是最高的。
Monetary - 消費金額
顧客在一段時間內的消費金額,自然消費金額越高越好。
三個維度缺一不可,綜合分析才能對客戶進行精準的劃分,在人力、物力、財力有限的情況下選擇最合適的營銷方案。
通過簡單的組合,可以將客戶劃分為8種類型。
該模板在這八種類型的基礎上還添加了註冊未消費的客戶。
廢話不說,先來看一看模板的整體效果,如上圖所示。
預覽儀錶板請使用電腦登錄網址:http://dwz.date/bSr4
一起來看看這個儀錶板都有什麼內容吧!
一、不同類型的客戶數是多少?
從全局角度查看8種類型的客戶數分別是多少,以及有消費記錄的客戶數是多少,註冊未消費的客戶數是多少。圖表自動對8種客戶類型的數量按從大到小排序。
二、不同類型的客戶佔比是多少?
總的註冊客戶數為821人,其中43%的客戶註冊後沒有消費行為,重要價值客戶僅佔7.67%。
三、各維度均值分析
在所有有消費記錄的客戶中,最近消費日期距今天的天數均值為68天,消費次數均值為2,消費金額均值為8748元。
三、客戶RFM分類詳情
細分到每個客戶,從R、F、M三個維度綜合考慮,對客戶進行類型劃分,並且可以看到每個客戶的RFM詳細數據。
四、四象限氣泡圖
橫軸表示最近消費間隔天數,也就是R,縱軸表示消費金額。氣泡的大小表示消費次數。X和Y軸的均值將圖表分成了四個象限。
分別選擇不同客戶類型,散點圖的分布也會隨之變化,不同類型的客戶用不同的顏色區分,方便識別。
左上角的客戶是最後消費間隔天數較近並且消費金額較高的客戶,是最有價值的客戶。
模板和數據源在哪裡下載?
打開壓縮包,數據源和PowerBI模板盡收眼底。想要套用模板就按照提供的數據源格式整理好自己的數據,打開PowerBI文件刷新即可。
刷新數據出錯怎麼辦?
出錯很大一部分原因是因為數據源位置變更導致的,請按下面的步驟將參數修改為數據源存放的文件夾地址。