想在競爭激烈的電商市場分一塊餅，會員經營是您必備的重要技能。 Amazon 靠著Prime服務成功收穫1億個會員；全家憑藉著會員制在 2020 第 1 季財報創下歷史新高，好的會員經營策略除了能夠幫助品牌提升營收，也能讓品牌更快速的擴散影響力。 但面對龐大的顧客群時，可不是每一個顧客都適用同一種經營策略，今天就來介紹一個實用的顧客分群方法 – RFM模型，幫助您有效降低行銷成本，提高投資報酬率。
舉個簡單的例子，當漁夫在捕魚時，若有事先規劃好目標魚群會從哪裡游過去再撒下漁網，其收穫的質量肯定會好過隨處撒網的成果。同理，當我們面對龐大的顧客群時，若在每位顧客上都花費相同的行銷成本，可能會是一筆很大的費用。因此透過顧客分群來有效檢視客群組成，一方面可以幫助企業制定出最適合的CRM策略，也可以將我們的投資報酬率極大化，把時間、金錢與心力花在痛點上。
過去常聽見的NES 模型是以「時間」來把顧客區分，而 RFM 模型則是以「時間」、「頻率」、「消費金額」等 3 個指標更全面的區分客群。
無論甚麼產業，只要你面對龐大的顧客群，都推薦你使用 RFM分析 來區分顧客，並藉由分析各類型顧客的特徵及行為來制定後續的經營策略，例如：提早驚覺即將流失的顧客、放棄沉睡顧客或是將行銷費用重點花在你的VIP顧客上。所以，當你想知道以下這些問題的答案時，推薦你使用 RFM模型：
RFM模型是喬治．卡利南（George Cullinan）在1961年提出的顧客分群方法，其中三項指標分別是：
值得注意的是，RFM 的分群方式會依據不同產業或是不同企業而有所不同。例如以電子郵件寄送 EDM 為例的話，其指標即為「上次開信的時間」或是「開信率」。
針對 R、F、M 的三個指標分別進行評分，通常最低分為1 分，滿分則以3-5 分最佳。確認好 RFM 的指標後，再依據百分比或是絕對值，將顧客進行評分以及編號。舉例來說：若某個新貴客的消費金額為所有顧客的前 20% ，其Monetary 評分即爲 3分，且若其 Recency 是 3分且Frequency 是 1 分，則他的 RFM 編號則爲 313。藉由RFM模型分組後，我們便可以試著針對各個類別的顧客規劃行銷策略。
以下簡單介紹6種客戶的經營策略 :
消費頻率高、消費金額高、最近才剛消費 （R、F、M皆高） 這類型客戶是品牌最重要的資產，需持續經營並適時提供 VIP 會員獨享禮，鼓勵這些會員持續對品牌忠誠。
消費頻率低、消費金額高、最近才剛消費（R高F低M高） 這類型客戶在最近一筆訂單上花了很多錢，是必須重點式經營的客戶，讓他再次關注您的品牌和產品。感謝他們完成首次購買後，應採取一些獨特的獎勵措施，歡迎他們再次回購。
消費頻率高、消費金額低、最近才剛消費（R高F高M低） 這類型客戶雖貢獻有限，但品牌忠誠度極高，可善用這些會員的忠誠度來創造品牌口碑，並提供較多優惠來刺激消費。
消費頻率高、消費金額高、許久未進行消費（R低F高M高） 這類型客戶曾經是VIP客戶，過去的業績大部分來自他們。但他們已許久未進行消費，因此應瞭解他們目前的需求。建議企業可以發送舊顧客關心信，提供促銷活動，並找出他們爲何近期不再關注公司的原因。
消費頻率低、消費金額高、許久未進行消費（R低F低M高） 這類型的客戶是屬於擁有足夠的消費力但需要重點挽留的客戶。可透過活動設計與客製化內容，提高品牌記憶點並使他們加深對您品牌的信心。
消費頻率低、消費金額低、許久未進行消費（R、F、M皆低） 這類型的客戶是優先序最後的會員類型。他們可能對公司缺乏信任或不知道公司的特點，除了可以寄送關心信件和優惠券外，也可以嘗試強調消費者權益，比如退貨權利、產品保固等。如果過了一段時間仍未得到回應的話，則可以考慮將他們從名單中刪除。
通過以上說明，可以發現 RFM模型是個十分彈性的分析架構，而其三大核心概念為：
透過進行RFM分群，我們可以避免資源過度投入在非重點客戶上，我們除了可以刪除不回應的沉睡客戶外，也可制定沈睡客戶喚醒計畫、活化重要挽留客戶以及重要保持客戶、挖掘重要發展客戶，並打造源源不絕的VIP客戶。
其實，會員對營收的貢獻度的影響因素不計其數，從受眾輪廓、網頁使用者體驗、會員的購物流程、會員紀錄標籤、到如何分析現有會員的績效、訂定行銷活動的KPI、這些都跟業績、轉單的優化有緊密關係。
在RFM分群之後，還是得更進一步利用科技工具，在每一分群當中的個人基本資料和消費紀錄之外，加入如瀏覽歷程、點擊和購買行為等數據資訊，然後在不同的接觸點，如EDM，或是LINE推播等，提供真正符合個人化需求的資訊和誘因，進而達到有效的一對一溝通。 如此才能做到完善的CRM顧客會員經營。
在了解RFM模型之後，卻不知該從何實行會員經營嗎？ 集客數據行銷擅長以數據分析為基礎，為品牌找到行銷困境的突破口，規劃最合適的行決方案，進而帶來轉換率成長！歡迎免費諮詢集客數據專業顧問，協助你解決關於轉換率的疑難雜症！
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