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excel做RFM分析（用excel進(jìn)行rfm分析報(bào)告）

發(fā)布時間：2023-04-14 01:13:46 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 95

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本文目錄:

1、客戶價值如何分析？看看這個RFM模型分析吧
2、RFM模型如何實(shí)際應(yīng)用？
3、會員系統(tǒng)RFM數(shù)據(jù)分析模型的什么是RFM數(shù)據(jù)分析模型
4、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價值分析

excel做RFM分析（用excel進(jìn)行rfm分析報(bào)告）

一、客戶價值如何分析？看看這個RFM模型分析吧

相信很多企業(yè)都希望服務(wù)好客戶，促進(jìn)銷售轉(zhuǎn)化，最好能對產(chǎn)品和品牌產(chǎn)生黏性，長期購買。于是絞盡腦汁去維護(hù)客戶關(guān)系，但往往不是很理想，無感的依舊無感。為什么？因?yàn)椴煌目蛻粝M(fèi)需求不一樣。因此，對不同的客戶進(jìn)行價值劃分，可以更好地幫助業(yè)務(wù)部門進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，為不同的客戶定制不同的營銷策略，以提高轉(zhuǎn)化率。

那么如何對客戶價值進(jìn)行分析呢？這里我們可以通過RFM模型對客戶進(jìn)行細(xì)分：

R：最近一次消費(fèi)（Recency），指客戶最近交易日期距離當(dāng)前天數(shù)。

F：消費(fèi)頻率（Frequency），表示客戶在一定時期內(nèi)的購買次數(shù)。

M：消費(fèi)金額（Monetary），表示客戶在一定時期內(nèi)消費(fèi)的平均金額。

通過這樣的模型對客戶價值劃分后，我們可以將客戶類型細(xì)分成：重要價值客戶、重要發(fā)展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶，如下圖所示：

借助上圖所示的RFM模型分析，企業(yè)可以很直觀的了解到不同客戶所對應(yīng)的價值。若想清晰的掌握不同客戶類型下的客戶數(shù)量及其所帶來的銷售額情況，我們可以借助下圖幫助用戶直觀統(tǒng)計(jì)出不同類型客戶的情況：

如圖，我們可以看到，一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶的數(shù)量最多，但其所帶來的銷售價值并不高，而重要價值客戶所占數(shù)量不多，但卻為企業(yè)帶來了最大的收益價值。因此，企業(yè)可在面對不同類型的客戶時，采取不同的銷售策略，為企業(yè)帶來更大的收益價值。

在對客戶價值分析的過程中，我們還可以結(jié)合其他圖表對客戶進(jìn)行分析，聯(lián)動篩選出想要了解的客戶情況：

如上圖所示，我們可以借助此分析報(bào)表，篩選過濾出任意一家或多家客戶的月度銷售額、成本、平均單價、所購買的商品種類、筆數(shù)等指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化趨勢，以及客戶所購買的物料具體明細(xì)，幫助企業(yè)更清晰了解不同客戶的銷售價值，以此采取不同的銷售應(yīng)對策略。

當(dāng)然，上述圖表僅供參考，在實(shí)際中可另行修改設(shè)計(jì)。該分析模型制作完成后，借助數(shù)林BI對數(shù)據(jù)進(jìn)行自定義更新設(shè)置后，后續(xù)數(shù)據(jù)可自動可從用友或金蝶系統(tǒng)中獲取，幫助我們減少定期重復(fù)做表的繁瑣，減輕工作量，從而提高工作效率。

二、RFM模型如何實(shí)際應(yīng)用？

這是一個人人都可以上手的模型，不管你是運(yùn)營、銷售、財(cái)務(wù)、市場等等，RFM模型是一個很通用，又有一套科學(xué)理論的商業(yè)模型。這是一篇我花了五小時的教程（真的是寫到崩潰，幸好我熬下來了，給大家分享實(shí)實(shí)在在可上手的干貨）數(shù)據(jù)源準(zhǔn)備只需四個字段：客戶名稱、交易日期、交易次數(shù)/頻率、交易金額。如果你手頭剛好有這樣的數(shù)據(jù)源不妨試試做這個模型吧。下面三頁是介紹什么是RFM，后面是全部的實(shí)操教程，Tableau和Excel通用操作，我保證你看了能立馬上手。如何通過訂單數(shù)據(jù)，分析用戶的基本屬性用戶的訂單上都有訂餐地址，通過對于訂餐地址的統(tǒng)計(jì)，我們可以查詢到不同條件組合下的用戶分布，甚至能知道喜歡謀道菜的用戶都在哪里。舉個簡單的例子，下圖表示的是普通可樂和健怡可樂的用戶分布，類似的用戶數(shù)據(jù)挖掘，還可以根據(jù)復(fù)購構(gòu)成、復(fù)購用戶跨平臺使用情況、性別組成做更精細(xì)化的分析。值得注意的是，數(shù)據(jù)平臺間的差異還是蠻大的，除了跨平臺分析也需要分平臺對比，有利于針對不同平臺做出不同的營銷策略。上面這些最基本的用戶屬性對于精細(xì)化運(yùn)營還是不夠的。因?yàn)檫@些信息無法幫助你解決下面四個問題——

1.誰是我的重要價值客戶，他們都有什么特點(diǎn)。

2.誰是我需要重點(diǎn)保持聯(lián)系的客戶，他們都有什么特點(diǎn)。

3.誰是我的重要發(fā)展客戶，他們都有什么特點(diǎn)。

4.誰是我的重要挽留客戶，他們都有什么特點(diǎn)。想要解答這個問題，我們需要動用更高階的分析模型，去挖掘有效信息。如何通過RFM模型，為用戶分群，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關(guān)系分析模型，主要以用戶行為來區(qū)分客戶，RFM分別是：R = Recency最近一次消費(fèi)F = Frequency 消費(fèi)頻率M = Monetary 消費(fèi)金額需要詳細(xì)了解以上三個指標(biāo)定義的，可以去戳度娘，教科書式的RFM區(qū)分，會將維度再細(xì)分出5份，這樣就能夠細(xì)分出5x5x5=125類用戶，再根據(jù)每類用戶精準(zhǔn)營銷。

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三、會員系統(tǒng)RFM數(shù)據(jù)分析模型的什么是RFM數(shù)據(jù)分析模型

RFM 模型是會員管理領(lǐng)域里的一種會員消費(fèi)行為分析模型，其中R近度(Recency）代表最近購買時間，指上次購買至現(xiàn)在的時間間隔； F 頻度(Frequency)代表購買頻率，指的是某一期間內(nèi)購買的次數(shù)；M額度(Monetary) 代表總購買金額，指的是某一期間內(nèi)購買商品的金額。

RFM模型在反映會員購買偏好方面具有良好的表征性。

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn) R值越小，會員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 F值越大，會員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 M值越大，會員越有可能與企業(yè)達(dá)成新的交易。 RFM 模型在反映會員價值方面同樣具有良好的表征性，它是衡量會員價值和會員創(chuàng)利能力的重要工具和手段。一卡易將該模型成功應(yīng)用于會員系統(tǒng)中，通過一個會員的近期購買行為、購買的總頻率以及購買的總金額等3項(xiàng)指標(biāo)來描述該會員的價值狀況。如果與該會員打交道的時間足夠長，也能夠較為精確地判斷該會員的長期價值（甚至是終身價值），通過改善3項(xiàng)指標(biāo)的狀況，從而為更多的營銷決策提供支持。連鎖會員系統(tǒng)的‘統(tǒng)計(jì)分析’模塊運(yùn)用RFM模型做出‘會員RFM’，幫助使用者來了解會員的消費(fèi)行為和消費(fèi)的意向。

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四、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價值分析

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客戶的最近一次消費(fèi)（Recency）、總體消費(fèi)頻率（Fequency）以及消費(fèi)全額（Monetary）3項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。 RFM代表近度，頻率和額度，這些指標(biāo)表征了客戶的一些消費(fèi)行為和習(xí)慣。頻率和額度會影響客戶的生命周期價值，新近度會影響保留率，而保留率是忠誠度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

RFM是一種客戶細(xì)分技術(shù)，用以幫助營銷人員快速識別用戶類型及群體分類，并幫助營銷人員根據(jù)客戶細(xì)分類型的共性、個性提供一定的營銷策略。因而，RFM的最終成果是客戶的分類及分類分析。

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