如何進行 RFM 分析以獲得更徹底的行銷細分

您可能知道您的客戶是誰，但您對他們真正了解多少？每個客戶都有特定的需求和需求，雖然傳統的行銷策略在過去已經有效地確定了這些需求，但在當今的商業環境中保持成長的最佳選擇是使用數據驅動的行銷工具，例如新近度、頻率和貨幣(RFM) ） 分析。 在以下部分中，我們將詳細介紹 RFM 分析是什麼、如何計算它以及如何使用它來提高行銷績效。 內容： 什麼是 RFM 分析？ 您可能聽說過，甚至可能使用過人口統計資料來定位客戶，但不幸的是，人口統計資料本身並不能讓您清楚地了解客戶在您的企業中的生命週期。


就像從手動操作的業務功能到自動化流程的轉變一樣，市場研究近年來也發生了變化。 那麼，如何進一步分解客戶活動 荷蘭 電話號碼 以清楚了解購買行為？進入 RFM 分析。 RFM 分析根據客戶最近購買的時間、購買的頻率以及花費的金額對客戶進行分類。 rfm模型 RFM 模型可協助您根據三個因素對客戶進行評分；資料來源：Rittman Analytics 讓我們更深入地研究這三個主要類別： 新近度。這取決於客戶最近購買您的產品或服務的時間。可以使用特定於業務的過濾器來計算，例如最後一天、7 天、兩週等的購買情況。 頻率。這取決於客戶在特定時間範圍內購買您的產品或服務的頻率。同樣，此計算是特定於業務的。頻率是客戶對您的產品熱情的良好指標。 貨幣。這取決於客戶從您的企業購買商品時花費的金額。



為了完成 RFM 分析，每個類別都會被賦予編號分數。該分數將為您提供完整的客戶檔案，幫助您做出業務決策，以比傳統細分更深入的方式接觸特定客戶。 稍後我們將討論如何計算此分數，但首先讓我們看看 RFM 分析與傳統行銷方法有何不同。 客戶關係管理 想要優化您的銷售流程嗎？ 借助我們的免費 CRM，您可以接受訂單、掌控銷售、收集數據以建立您自己的客戶列表，以及發起行銷活動 - 所有這些以及更多功能都在一個平台上完成。 為什麼 RFM 分析比傳統的分割方法更好？ RFM 分析與傳統細分方法的比較是資料的故事之一。在廣泛使用數據分析之前，市場研究公司會使用人口統計和心理因素來分組。 人口統計：依年齡、性別、收入、職業等特定特徵確定的客戶和潛在客戶群。