CRM中的RFM是什么？如何快速搭建运用RFM模型？
在 CRM 客户关系管理中，RFM 模型是一个重要的工具，它能够帮助企业深入了解客户价值，从而制定更有效的客户管理策略。不了解或未应用 RFM 模型的企业，常常会面临以下问题：
客户细分：无法准确细分客户群体，导致营销和服务策略缺乏针对性，难以满足不同客户的需求。
价值评估：难以准确评估客户的价值，可能会导致企业在资源分配上不合理，浪费资源在低价值客户上，而忽视了高价值客户。
客户留存：不能有效地识别和留住有价值的客户，导致客户流失率高，影响企业的长期发展。
而有的企业对如何正确运用RFM模型了解的并不透彻，常常会遇到以下问题：
客户信息乱：客户信息存在各个 Excel表格、个人微信等，没有统一的数据管理。
数据不规范：客户相关的数据录入不规范，如部分数据缺乏购买时间、客户名称重复等。
分析计算难：一系列的数据问题，导致数据的整合、清洗、计算变得困难，每次分析耗时耗力。
今天我就用一文给大家把CRM客户关系管理中的 RFM 模型理论、实践及分析应用都讲清楚，全文6000+字，建议收藏。
文中搭建RFM模型使用的是简道云CRM客户关系管理模板，下图是搭建好后的效果图，感兴趣的可以先免费领取：http://s.fanruan.com/og8g3
RFM模型是什么
RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：
最近购买时间（Recency）：指客户最近一次购买的时间。最近购买时间越短，说明客户越有可能再次购买。
购买频率（Frequency）：指客户在一段时间内购买的次数。购买频率越高，说明客户越有可能成为忠实客户
消费金额（Monetary）：指客户在一段时间内购买的总金额。消费金额越高，说明客户越有可能是高价值客户。
这三个要素构成了数据分析最好的指标。
如何6步快速搭建RFM模型？
先给大家讲讲设计思路，捋顺思路后就拿起模板一步一步跟我做吧！
设计思路
创建数据流对原始数据进行加工。实现思路如下所示：
1）创建数据流，选择需要进行 RFM 分析的数据表单以及所需字段。
2）对数据进行加工，计算每个客户最近消费距离时间。
3）新建仪表盘，以数据工厂计算的数据为数据源，再计算出剩余 2 个指标。
步骤1：新建数据流
在数据工厂处新建数据流进行 RFM 分析，也可以自己参照模板中的分析结果。如下图所示：
步骤2：选择数据源
选择销售订单表作为数据源，字段选择客户基本信息、订单基本信息、订单金额以及审批结果等数据。
步骤3： 筛选数据
筛选已经审核通过的订单数据作为计算数据：
步骤4： 计算每个客户最近消费距离时间
添加「字段设置」节点，新增计算字段--公式计算：
公式如下：
步骤5： 重命名和保存
计算完毕后，将数据流连向输出节点，更改输出节点名称（即输出表名称）并保存整个数据流。如下图所示：
步骤6： 计算客户的消费指标
接下来计算每个客户的消费指标。针对每个客户的关键指标三个：
最近购买时间（Recency）：指客户最近一次购买的时间。最近购买时间越短，说明客户越有可能再次购买。
购买频率（Frequency）：指客户在一段时间内购买的次数。购买频率越高，说明客户越有可能成为忠实客户
消费金额（Monetary）：指客户在一段时间内购买的总金额。消费金额越高，说明客户越有可能是高价值客户
01 最近消费天数R
新建或者进入已有的仪表盘，新建统计表，选择刚刚计算好的「客户RFM模型」作为数据源：
将「客户名称」和「销售订单距离今天天数」字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：
指标的汇总方式选择「最小值」：
选择合适的图表类型并设置好图表样式，即完成了最近 RFM 中消距今费天数（R）的分析。
02 购买频率F
统计表创建以及数据源选择与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。
接下来，将「客户名称」和「销售订单编号」字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：
指标汇总方式计数即可：
其他设置与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。
03 消费金额M
统计表创建以及数据源选择与最近消费天数的计算相同，此处不再赘述。
接下来，将「客户名称」和「订单金额合计（含税）/元」这两个字段分别拖动添加至维度和指标处，如下图所示：
整个 RFM 模型的数据统计就完成了：
您也可以通过 透视表 将几个指标在同一张图表中进行展示：
下面是完成搭建后的效果图：
RFM模型有什么用？
RFM 分析可以通过三个关键指标对客户进行观察和分类，判断每类细分用户的价值，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。例如：
客户分群： 可以将客户分成不同的群体，例如高价值客户、潜在流失客户等。有助于企业更细致地了解客户群体的特征和行为，从而制定针对性的客户管理策略。
精准营销： 了解客户的购买习惯和偏好，从而有针对性地向不同群体的客户推送个性化的营销活动和促销信息，提高营销效果和客户满意度。
资源优化： 将更多的资源投入到高价值客户群体，提升客户满意度和忠诚度，同时降低对低价值客户的投入，以提高销售效率和ROI（投资回报率）。
常见问题
问题一：如何利用 RFM 模型提升客户忠诚度？
个性化服务：根据 RFM 模型对客户进行细分，为不同细分群体提供个性化的服务。例如，对于高价值客户，可以提供专属的客服渠道、优先处理问题等；对于潜在价值客户，可以提供个性化的推荐和优惠，引导他们增加消费频率和金额。
精准营销：基于 RFM 模型的分析结果，开展精准营销活动。向近期有购买行为、购买频率高的客户推送相关产品或服务的信息，提高营销的针对性和效果，增强客户的满意度和认同感。
会员制度：设立会员等级制度，根据 RFM 模型的指标来确定会员等级。不同等级的会员享受不同的权益和优惠，激励客户保持活跃的购买行为，提高客户的忠诚度。
客户关怀：对于近期未购买的客户，通过发送关怀信息、提供特别优惠等方式，重新吸引他们的关注，恢复购买行为。同时，对于购买频率高的客户，及时给予感谢和奖励，增强他们的归属感。
持续优化：定期分析 RFM 模型的数据，了解客户行为的变化，及时调整营销策略和服务策略，以满足客户的需求，保持客户的忠诚度。
产品改进：根据 RFM 模型反馈的信息，了解客户的需求和偏好，优化产品和服务，提高产品的质量和适用性，从而提升客户的满意度和忠诚度。
互动与沟通：与客户保持良好的互动和沟通，了解他们的意见和建议，及时解决他们的问题，增强客户的信任感和忠诚度。
问题二：如何评估 RFM 模型在提升客户忠诚度方面的效果？
客户留存率：观察使用 RFM 模型后客户的留存率是否提高。留存率越高，说明客户忠诚度越高。
重复购买率：分析客户的重复购买率是否增加。重复购买率的上升表明客户对企业的产品或服务更加满意，忠诚度得到提升。
客户满意度调查：通过问卷调查或其他方式收集客户对企业的满意度反馈。如果客户对个性化服务、精准营销等方面给予积极评价，说明 RFM 模型在提升忠诚度方面起到了作用。
客户活跃度：关注客户的活跃度，如登录频率、参与活动的积极性等。活跃度的提高可能意味着客户对企业的关注度和忠诚度增加。
客户推荐率：了解客户是否愿意向他人推荐企业的产品或服务。较高的客户推荐率表明客户对企业的认可度高，忠诚度较强。
销售增长：查看企业的销售数据，看是否在使用 RFM 模型后实现了销售增长。销售增长可以间接反映客户忠诚度的提升对业务的积极影响。
客户细分效果：评估 RFM 模型对客户细分的准确性和有效性。如果能够准确地识别出高价值客户和潜在价值客户，并针对不同细分群体采取有效的策略，那么说明模型在提升忠诚度方面具有一定的效果。
竞争对手比较：将企业的客户忠诚度指标与竞争对手进行比较，看是否在行业中处于领先地位。如果企业在使用 RFM 模型后能够在客户忠诚度方面超越竞争对手，那么说明模型的效果显著。
问题三：RFM 模型的优点和局限性是什么？
RFM 模型的优点包括：
能够准确地衡量客户的价值，帮助企业识别高价值客户和潜在价值客户。
基于客户的行为数据进行分析，更加客观和准确。
可以为企业提供针对性的营销策略和客户服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
RFM 模型的局限性包括：
只考虑了客户的购买行为，忽略了其他因素，如客户的兴趣、偏好等。
数据的准确性和完整性对模型的结果有很大影响，如果数据不准确或不完整，可能会导致模型的偏差。
RFM 模型是一种静态的模型，不能及时反映客户的动态变化，需要定期更新数据和重新分析。