用 RFM 模型指標量化顧客活躍度 找出客戶最真實的價值
我們在上一篇文章中和大家分享了回頭客及忠實顧客對企業的重要性。你的品牌數據庫內可能已經記錄了一定數量的交易記錄和客戶資料，但又不知道可以如何量化地利用這些資訊最大化數據的價值：哪些是最具價值的客戶？我可以如何細分他們來進行針對性推廣？我最需要向哪些顧客提供優惠推廣？
在建立好品牌數據庫後，利用數據分析幫助我們進行商業決策可以幫助我們更好地利用這些收集下來的資料。RFM 模型是一個實用的分析工具，企業可以參考這一模型來分析顧客消費模式以進行細分。品牌後續便可以針對不同細分類別內的客群特徵設計推廣策略，吸引他們持續購買，建立顧客挽留策略。
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RFM 模型介紹：什麼是 RFM？
RFM 模型其實是由 Recency 、 Frequency 、 Monetary 這三個數據指標的英文首字母組成，用來描述顧客現時的價值狀況。
Recency (最近一次購買的時間)
Recency 用作判斷顧客的活耀度。越短的時間間隔意味著客戶目前與品牌的關係活躍，越有可能再次消費。
Frequency (消費頻率)
Frequency 用作計算顧客在特定時間內的購買次數。購買次數越多代表他們與滿意品牌或對品牌有較高忠誠度。
Monetary (消費金額)
Monetary 即顧客在特定時間內的消費總金額。消費金額越高代表該顧客對品牌或產品的認可度較高，擁有較高的客戶價值。
RFM 模型演示
我們需要在客戶資料庫內找出每名顧客在 RFM 指標這三方面的資訊，如：
設定好數據範圍後，在三個指標中各自將顧客按表現分為四等份 (quartiles)。以消費頻率為例，消費最高的前 25% 顧客得到的 Recency 分數是 1；消費最低的 25% 顧客得到的分數將會是 4。如此類推，計算其他兩項指標的分數。
準備完成後，我們將會得到每一名顧客的三位數字 RFM 分數，最多可以有 64 種不同的 RFM 分數組合，因此企業要按照自己需要，將擁有相似組成的顧客分為不同客群。
由此，我們便可以根據這三項特徵決定是要發展還是挽留哪一些顧客了。例如分別在三項指標都表現出色的客戶便是企業最重要和價值最高的忠實夥伴；又或在消費頻率和消費金額表現出色，但近期未有再購買的客戶，便是企業最需要想盡辦法挽留的一群。
運用 RFM 模型內的三個指標，品牌可以清楚辨別目前客戶狀態，根據最新的客戶狀態調整與他們互動時的策略，不論是挽留、提升購買金額、吸引再次購買、提升購買頻率等等，針對性進行個人化營銷。
數據整合的重要性
如果數據都分散在各個系統，擁有不同的格式，在每次應用時都需要先進行數據清洗和格式調整，會令分析工作變得繁瑣且低效。統一整合數據還能為品牌帶來以下好處：
提高數據質量
數據整合能夠顯著提高數據的質量，減少數據清洗和檢查等的工作量。整合來自不同來源的數據可以消除重複和不一致性，確保數據的完整性和準確性。以顧客資料庫為例，整合能避免同一顧客的訂單分散在多於一個顧客檔案中而導致的互動旅程中斷。
簡化數據管理流程
整合數據可以簡化數據管理流程，使數據更易於訪問和分析。將所有數據集中到同一平台，可以更方便地進行數據查找和分析，大大減少在數據準備階段的時間和人力成本。
提升數據質量和品牌分析能力
數據整合有助提升品牌的數據分析能力，從而幫助品牌作出更多數據驅使的決策 (Data-driven strategies)。整合多維度數據可以達至更深入的數據分析，發現潛在市場趨勢。就例如運用需要三個客戶數據指標一同分析的 RFM 模型，及早識別出需要挽留的顧客群。
閱讀更多：還在猜想顧客的喜好？數據驅動行銷 THINK ABOUT DATA-DRIVEN MARKETING
真實案例：應用會員系統數據進行分析
透過利用營運系統及會員計劃，一家家品零售品牌將顧客檔案和銷售記錄合一分析，屬於同一位客人的購買記錄將會統一顯示在單一的顧客檔案內，方便分析同一會員狀態變化，找出現時最需要採取行動挽留的客群。
從現有購買數據分析會員消費習慣變化
透過建立跨系統的單一會員檔案，品牌可以更輕鬆管理和分析。識別顧客購買頻率中的任何變化，亦避免了因會員檔案分散而導致的客戶旅程中斷。不只可以查看最近一次購買時間 (Recency) ；追蹤購買頻率 (Frequency) 等；還能比較每次購物日期之間的間隔，以分辨同一會員的活躍狀態；又或是不同會員等級與購物頻率之間的比較等。
從消費變化認知市場變化
品牌能利用整合了的會員檔案識別顧客活躍狀態的變化，例如購買記錄和記錄之間的頻率突然變頻密或變疏，對品牌來說都是觀察和了解客人行為的重要資訊。這些資訊有助於品牌捉住市場趨勢或提前預測會員偏好的轉變，從而做出更精準的市場策略，提升了品牌的市場應變能力。
及時根據消費變化進行互動策略
品牌不僅用這些數據來了解趨勢，還會額外為活躍狀態發生變化的會員進行針對性互動。就例如，將購物頻率變疏的會員轉移歸類到同一客群，向這一客群發送挽留訊息及回購優惠，重新與顧客建立聯繫，進行有效挽留。
利用數據達到終極目的：提升品牌表現
說了這麼多，當我們收集和整合了數據，並利用 RFM 指標等分析工具得到了寶貴的見解，但如果未能充分利用這些見解，那麼前面所有的努力便會白白浪費。品牌的真正目的是要利用這些數據帶來的客戶見解採取行動，進行具針對性的商業決策。
收集數據和分析見解是開啟後續行動的引言。數據分析能讓品牌找對現階段的目標客群，用結果引導決策和營銷策略，從而能作出針對目標客群，並滿足他們需求的互動。找到正確的互動對象和合適的互動方式，不論目標是提升轉化率、促進回購，還是增加品牌忠誠度，都能令策略事半功倍。
串連數據見解與商業決策，令整個與顧客互動的循環得以完成，最終提升品牌的整體表現。當品牌能夠有效地將數據見解轉化為行動，不僅能提高轉化率和回購率，還能增強顧客的滿意度和忠誠度，從而實現長期的商業成功。
總結來說，數據分析只是開始，真正的價值在於如何運用這些見解進行決策和行動。這樣不僅能夠使品牌在競爭中脫穎而出，還能建立起與顧客之間更加緊密和持久的關係。
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