Chapter 03 市場區隔程式實作

一、區別常貴新客,用RFM模型直接做出產品推薦

在行銷資料科學裡,有一項好用的工具可以協助行銷人找出R「新客(近期曾來消費的顧客)、 F 「常客(常常來消費的顧客)」與 M「貴客(消費金額大的人)」,結合RFM就統稱為「RFM模型」。

以下是RFM模型的簡單概念:

(一) 最近一次消費(Recency):

指消費者上次購買產品與至今再次購買的時間差。舉例來說,將「購買日期分為五等分」,每一等分為資料庫的20%:

  • 最近消費的前20%,編碼為5
  • 20%~40%編碼為4,以此類推
  • 到80%~100%編碼為1。

也就是編碼等級越高的消費者,編碼等級越高的消費者,其最近消費的時間越短。

(二) 消費頻率(Frequency):

指消費者在一定期間內購買該產品的次數。舉例來說:

  • 次數最多的前20%,編碼為5
  • 20%~40%編碼為4,以此類推
  • 80%~100%編碼為1。

編碼等級越高的消費者,其消費頻率越高,忠誠度與顧客價值也越高。

(三) 消費金額(Monetary):

指消費者在一定期間內購買該產品的總金額。

  • 金額最大的前20%,編碼為5
  • 20%~40%編碼為4,以此類推
  • 80%~100%編碼為1。

編碼等級越高的消費者,其消費金額越高,顧客價值也越高。

利用以上的編碼方式,我們可以將顧客,依(R,F,M)的分數,共分成125群,亦即從最低的(1,1,1)(3分)到最高的(5,5,5)(15分)。

RFM模型能協助企業區分顧客,並描繪每種顧客類型的消費者行為。當企業對顧客進行分群後,可以再進一步從公司的顧客資料庫中,分析各群顧客背後的消費者行為,進而發展出預測模式。讓公司的顧客關係管理(CRM)系統在應用上,能夠提升到策略性的層級。

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作者:鍾皓軒,羅凱陽,蘇宇暉
出版社:碁峰
出版日期:2020/09/16
語言:繁體中文
定價:520元

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臺灣行銷研究有限公司

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02-8732-2593
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