會員分層和顧客忠誠度分析（二）

根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫中有三個神奇的要素，這三個要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo)：

1.最近一次消費（Recency）

2.消費頻率（Frequency）

3.消費金額（Monetary）

RFM分析原多用于傳統(tǒng)營銷、零售業(yè)等領(lǐng)域，適用于擁有多種消費品或快速消費品的行業(yè)，只要任何有數(shù)據(jù)記錄的消費都可以被用于分析。那么對于電子商 務(wù)網(wǎng)站來說，網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫中記錄的詳細(xì)的交易信息，同樣可以運(yùn)用RFM分析模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，尤其對于那些已經(jīng)建立起客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)的網(wǎng)站來 說， 其分析的結(jié)果將更具意義。

基本概念解釋

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。RFM分析模型主要由三個指標(biāo)組成，下面對這三個指標(biāo)的定義和作用做下簡單解釋：

最近一次消費（Recency）

最近一次消費意指用戶上一次購買的時間，理論上，上一次消費時間越近的顧客應(yīng)該是比較好的顧客，對提供即時的商品或是服務(wù)也最有可能會有反應(yīng)。因為 最 近一次消費指標(biāo)定義的是一個時間段，并且與當(dāng)前時間相關(guān)，因此是一直在變動的。最近一次消費對營銷來說是一個重要指標(biāo)，涉及吸引客戶，保持客戶，并贏得客 戶的忠誠度。

消費頻率（Frequency）

消費頻率是顧客在一定時間段內(nèi)的消費次數(shù)。最常購買的消費者，忠誠度也就最高，增加顧客購買的次數(shù)意味著從競爭對手處偷取市場占有率，由別人的手中賺取營業(yè)額。

根據(jù)這個指標(biāo)，我們又把客戶分成五等分，這個五等分分析相當(dāng)于是一個“忠誠度的階梯”（loyalty ladder），其訣竅在于讓消費者一直順著階梯往上爬，把銷售想像成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客，把一次購買者變成兩次的。

消費金額（Monetary）

消費金額是對電子商務(wù)網(wǎng)站產(chǎn)能的最直接的衡量指標(biāo)，也可以驗證“帕雷托法則”（Pareto’s Law）——公司80％的收入來自20％的顧客。

數(shù)據(jù)獲取與分析

在從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)數(shù)據(jù)之前，首先需要確定數(shù)據(jù)的時間跨度，根據(jù)網(wǎng)站銷售的物品的差異，確定合適的時間跨度。如果經(jīng)營的是快速消費品，如日用品， 可 以確定時間跨度為一個季度或者一個月；如果銷售的產(chǎn)品更替的時間相對久些，如電子產(chǎn)品，可以確定時間跨度為一年、半年或者一個季度。在確定時間跨度之后就 可以提取相應(yīng)時間區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，其中：

最近一次消費（Recency），取出來的數(shù)據(jù)是一個時間點，需要由 當(dāng)前時間點-最近一次消費時間點 來作為該度量的值，注意單位的選擇和統(tǒng)一，無論以小時、天為單位；

消費頻率（Frequency），這個指標(biāo)可以直接在數(shù)據(jù)庫中COUNT用戶的消費次數(shù)得到；

消費金額（Monetary），可以將每位客戶的所有消費的金額相加（SUM）求得。

獲取三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)以后，需要計算每個指標(biāo)數(shù)據(jù)的均值，分別以AVG（R）、AVG（F）、AVG（M）來表示，最后通過將每位客戶的三個指標(biāo)與均值進(jìn)行比較，可以將客戶細(xì)分為8類：

——“↑”表示大于均值，“↓”表示小于均值

結(jié)果的展示

RFM模型包括三個指標(biāo)，無法用平面坐標(biāo)圖來展示，所以這里使用三維坐標(biāo)系進(jìn)行展示，一種X軸表示Recency，Y軸表示Frequency，Z軸表示Monetary，坐標(biāo)系的8個象限分別表示8類用戶，根據(jù)上表中的分類，可以用如下圖形進(jìn)行描述：

RFM分析也存在著一定的缺陷，它只能分析有交易行為的用戶，而對訪問過網(wǎng)站但未消費的用戶由于指標(biāo)的限制無法進(jìn)行分析，這樣就無法發(fā)現(xiàn)潛在的客 戶。所以在分析電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶時，由于網(wǎng)站數(shù)據(jù)的豐富性——不僅擁有交易數(shù)據(jù)，而且可以收集到用戶的瀏覽訪問數(shù)據(jù)，可以擴(kuò)展到更廣闊的角度去觀察用 戶，這方面的定量分析會在之后的網(wǎng)站用戶分析中進(jìn)行詳細(xì)敘述。

用戶忠誠度分析

忠誠用戶不僅能為網(wǎng)站創(chuàng)造持續(xù)的價值，同時也是網(wǎng)站品牌口碑推廣的重要渠道，所以目前網(wǎng)站對忠誠用戶愈加重視�？赡芎芏嗑W(wǎng)站或者網(wǎng)站分析工具對用戶做了“新用戶”和“回訪用戶”的劃分，但是單單區(qū)分新老用戶是不夠了，我們需要更加完善的指標(biāo)來衡量網(wǎng)站用戶的忠誠度。

用戶忠誠度（Loyalty），指的是用戶出于對企業(yè)或品牌的偏好而經(jīng)常性重復(fù)購買的程度。對于網(wǎng)站來說，用戶忠誠度則是用戶出于對網(wǎng)站的功能或偏好而經(jīng)常訪問該網(wǎng)站的行為。根據(jù)客戶忠誠理論，忠誠度可以由以下4個指標(biāo)來度量：

1.重復(fù)購買意向（Repurchase Intention）：購買以前購買過的類型產(chǎn)品的意愿；

2.交叉購買意向（Cross-buying Intention）：購買以前為購買的產(chǎn)品類型或擴(kuò)展服務(wù)的意愿；

3.客戶推薦意向（Customer Reference Intention）：向其他潛在客戶推薦，傳遞品牌口碑的意愿；

4.價格忍耐力（Price Tolerance）：客戶愿意支付的最高價格。

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