什麼是RFM分析？基礎與客戶分析應用示例詳解
RFM分析是一種通過三個指標將客戶分組進行分析的方法。這是許多企業採用的非常有效的客戶分析方法。本文將詳細介紹RFM分析的含義、分析步驟以及使用Excel進行客戶分析的應用示例。
RFM分析的基本概念
RFM分析是使用「最近購買時間（Recency）」、「購買頻率（Frequency）」和「購買金額（Monetary）」這三個指標來對客戶分組進行分析的方法。這三個指標的首字母組成了RFM分析的名稱。
- 最近購買時間（Recency）：客戶最後購買的時間（時間越短的客戶評分越高）
- 購買頻率（Frequency）：客戶購買的次數（次數越多的客戶評分越高）
- 購買金額（Monetary）：客戶購買的總金額（金額越高的客戶評分越高）
RFM分析的基本步驟
1. 確定問題並提出假設
首先，明確公司存在的問題。這一問題的解決就是進行RFM分析的目標。RFM分析主要針對購買行為，特別適合解決銷售增長停滯等問題。根據這些問題，提出合理的假設。
2. 收集和整理客戶數據
收集客戶的購買數據，包括「最近購買時間」、「購買頻率」和「購買金額」，並進行準確的數據清洗和整理。
3. 確認三個指標的分佈
基於收集的數據，確認這三個指標的分佈情況，並考慮分佈的原因，例如促銷活動是否影響了購買行為。
4. 使用分數進行數據分析
根據每個指標的分數來進行分類。給每個指標設定值並進行分數評估，然後再進行綜合分類。
5. 制定改進措施
根據分類結果，將客戶進一步分為「優良客戶」、「穩定客戶」、「休眠客戶」和「新客戶」，並對每個類別制定具體的改進計劃。
6. 執行改進措施
實施計劃後，及時更新分析數據，因為這些施策會導致客戶分佈發生變化。
7. 效果驗證
實施施策後，進行效果驗證。如果效果不理想，則需重新分析並調整措施。持續進行PDCA循環（計劃、執行、檢查、處理）。
使用Excel進行RFM分析的示例
以下示例展示了如何使用Excel進行RFM分析。
1. 輸入必要數據
準備分析所需的三個指標數據。
2. 設定R值
將最近購買時間轉換為距今的天數。
3. 將三個指標進行數值分區
使用IF函數根據每個指標的值進行分級。
4. 總和和兩軸交叉查看數據
對三個數值進行合計，針對總分值最高的客戶進行優先處理。
RFM分析的優點
- 明確公司的現狀
- 促進對客戶的理解
- 優化營銷策略
通過RFM分析，可以明確了解客戶群體的分佈狀況，從而制定更有針對性的營銷策略。例如，減少對購買可能性低的客戶的投放，集中資源於有購買能力的客戶群體上，以實現銷售的增長。
根據分析結果實施有效的營銷策略
根據RFM分析結果，檢討並實施最優的營銷計劃。文章還介紹了在企劃立案中使用的其他分析框架，這些都是有助於提高營銷效果的重要工具。
