电商数据分析之RFM模型

都在说做电商难，难在哪几个方面呢？主要还是获客难，获客成本高，老客难营销等方面；这时候需要的是精细化运营，RFM模型是电商人员必须知道的数据分析模型，衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来分层客户，运用各类运营手段提高不同类型的客户在产品中的活跃度、留存率和付费率，提升用户忠诚度和复购率，促进营收增长。

RFM的含义：

R（Recency）最近一次消费时间：表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。

F（Frequency）消费频率：消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。

M（Monetary）消费金额：消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者为店铺创利的多少，自然是消费越多的用户价值越大。

通过图形我们很明显可以看出，用户可以分为8个层次：

针对电商行业，我们也可以将R、F、M细分人群，辅以不同的推广策略:

RFM最终的目的就是帮助提高运营效率和产出价值

当有一定客户积累时，我们就需要辅以数据挖掘的工具来帮我们更高效的实现客户价值分析；

数懒能将多平台、多店铺数据打通，形成完整的店铺会员体系，为每一位客户建立档案。利用协同过滤算法，通过挖掘和分析客户历史数据发现消费者的消费偏好和消费习惯，根据上新、复购、促销、拉新等不同场景进行广告投放，对老客进行关怀和维护，维持老客活跃度，促进老客的购买率。基于电商行业经验和强大的AI技术，华坤道威形成一套独有算法模型，支撑起数懒的智能操作系统，一键即可实现拉新拓展、客户维护、精准营销等复杂功能。