跨境电商客户分析模型

跨境电商客户分析模型-RFM 客户细分模型

客户细分是客户关系管理的核心概念之一，根据客户价值、客户行为、客户偏好等分类指标,将商家的现有客户划分为不同的客户群的过程。

同一客户群的客户具有一定的相似性,不同客户群的客户具有一定的差异性。

通过客户细分，商家可以识别不同客户群的不同需求,从而针对不同客户采取有针对性的营销策略,以便提高客户的满意度和忠诚度，同时获得更有效的市场渗透效果。

(一)RFM客户细分模型的内容RFM客户细分模型是广泛应用于数据库营销的一种客户细分方法，是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

它是通过客户购买行为中的“最近一次购买(Recency)”“购买频率(Frequency)”和“购买金额(Monetary)”三个指标来反映客户的层次和结构、客户的质量和价值以及客户流失的原因,从而制定相关的营销策略。

(二)RFM的相关指标1.最近一次购买(Recency)最近一次购买是指客户最近一次购买时间距分析时点的天数。

值越小,说明顾客购买商品的时间越近,则顾客复购的可能性越高,属于有价值消费者。

2.购买频率(Frequency)购买频率是指在一定时间内客户消费的次数。

值越大,消费频率越高,说明客户的忠诚度及价值越高,复购的可能性也就越大。

反之,值越小,则消费者活跃度越低,相应的价值越低。

不同的行业的客户,其购买频率往往不同。

比如家具行业的客户的购买频率就会远低于服装等易耗品行业的客户的购买频率。

3.购买金额(Monetary )购买金额是指在一定时间内客户消费的金额。

值越大,表示该类消费者对该产品的购买意愿转化为购买行为的可能性越大,对商家的贡献度越大,该类消费者的价值越应受到关注,反之亦然。

购买金额是所有商业数据分析报告的支柱,可以验证“帕累托法则”-公司80%的收人来自20%的顾客。