千萬別鬍子眉毛一把抓,RFM模型幫你找到最有價值的客戶#POWER BI#...

2020-12-08 騰訊網

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。

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