企业在面对客户定制某些运营、营销策略时，希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营。精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户价值管理。
通过客户价值管理，满足不同价值客户的个性化需求。那怎么区别出不同客户的价值呢？这需要对客户进行分类。在客户分类中，RFM模型是我们常用的一个经典分类模型。我们可以通过RFM模型对客户的细分，从而分析不同群体的客户价值。
什么是RFM模型
RFM模型利用三个维度来细分客户群体：
近度R：表示客户最近交易距离当前天数，本文的例子中可理解为客户的最近交易日期与数据采集日期的间隔，R越大表示客户许久未交易。
频度F：可简单理解为客户在某段时间内交易的频次，F越大表示客户在某段时间内交易越频繁，反之，表示客户交易频次越少。
额度M：表示客户在某段时间内的消费金额，本文的例子可理解为客户在某段时间内的平均消费金额。M越大表示客户在某段时间内成交的金额越大，反之越小。
RFM客户分析案例
A公司借助数林BI通过三个维度的划分，将客户划分成重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户。
借助数林BI自动抽取相应的数据到数据仓库后，将相应的R、F、M值等计算出来，拖拽相应字段将客户类型的划分情况直观呈现出来：
如图，借助此图表，A公司可快速地看到不同客户对应的客户分级情况，以此对不同客户采取不同的营销、运营策略。
为使得管理层可迅速了解到公司不同级别客户的汇总情况，我们借助数林BI将每个层级的客户所占的客户数量以及销售收入贡献进行了直观的统计：
同时，为了让管理层可以看到相应销售产品的明细情况（客户数、销售数量、销售额、成本、毛利等指标），我们将不同产品的销售明细一一展现：
最终效果呈现
A公司可借助此类分析报表，通过多维度联动分析直观掌握不同客户的细分情况，定位最有可能成为公司忠诚客户的群体，将有限资源放在最有价值的用户身上。
总结
当然，在不同的行业中，上述三个维度指标将因行业的性质不同而发生相应的变化，如互联网产品中，可以变为：最近一次登入、登录频率、在线时长等，而上述RFM分析模板中的数据仅供参考，不具代表性。若您有相应的分析需求，可与我们联系体验。
