干货｜电商运营还不了解 RFM 模型？快用起来，实现高效销售增长！

在独立站电商零售场景中，一定会遇到「消费者关系管理」方面难题：消费者千人千面，而作为运营，如果以完全标准化的方式对待每位消费者将无法高效实现增长的目标。怎么办呢？
这里就不得不提到「RFM 模型」，RFM 模型在消费者关系管理系统中占据非常重要的位置。店小匠今天给大家整理了足够干货，看完文章你将会 Get 以下收获：

为什么说「人」在电商零售中的价值日益突出？

新时代下，如何研究「人」的价值体系？

「RMF 模型」在跨境电商中的应用？

如何利用「RMF 模型」实现高效的销售增长？

一、「人」

在电商零售中的价值日益突出

在正式为大家介绍「RFM 模型」之前，店小匠先带大家回顾一般零售场景中「人/货/场」的变化历程：

（ 人/货/场，是传统零售行业中的基本要素 ）

最初，在物质匮乏的年代「产品」就是一切、就是王道；

在传统零售行业中「场」占据了核心位置，品牌若争取到了商场的核心地理位置便掌握了主动权；

但是后来，随着电商行业的崛起，产品在强大的供应链面前不再奇货可居、线下转线上零售的行业趋势也势不可挡，即使占据商场黄金位置也不能使你一招制胜；

如今，在新零售时代「人」终于占据到了最主要位置——其中销售人员在其中的作用逐渐弱化，而目标消费者日益突出。

二、新零售时代下，

如何研究「人」的价值体系？

「用户价值体系」是指通过量化的模型和标准来判断消费者行为。

将它运用在电商零售中就是：通过区分消费者的不同价值从而实行差异化激励，最终延长消费者生命周期（LTV）的一种运营策略。

如何对不同消费等级的老客户对症下药从而延长用户其生命周期呢？此时，我们就需要引出「RFM 模型」。

三、什么是「RFM 模型」？

「RFM 模型」——衡量消费者价值和消费者创利能力的重要工具和手段。该模型通过以下三项具体指标来描述该消费者的价值状况，包括：

R：最近一次消费 R（Recency）

表示用户最近一次消费距离现在的时间，反映了用户的活跃状况。理想情况下消费时间越近的客户价值越大。

F：消费频率 F（Frequency）

指用户在统计周期内购买商品的次数，消费频率越高，客户价值越大。消费频率指数越大体现用户对品牌的忠诚度。

M：消费金额 M（Monetary）

客户的购买金额（可分为累积购买及平均每次购买）。即用户在统计周期内累积购买的消费金额或者平均每次购买的金额。消费金额越高的用户越为优质。

四、「RMF 模型」

在跨境电商场景中的应用

根据 R、F、M 这3个指标的高低组合，我们一般会把消费者分成以下8类（见图表），再根据不同类型客户的特征进行更加精细化的运营策略。

在这里，店小匠挑选了4种对我们电商零售运营更为有价值的重要消费者进行重点分析，并提供相应「运营策略」以及「具体措施」建议如下：

// 重要价值消费者：R 高 F 高 M 高

在一定的统计周期内 ，最近消费距离时间短，消费频率高且消费金额高的消费者。

运营策略：针对这类消费购买意愿和消费能力都非常强的用户我们需要提供 VIP 定制服务，让该类用户感受到差异化服务。

措施：设计会员体系；提供会员生日特权（礼物赠送等）；定期进行消费者慰问（邮件回访或礼物赠送）。

// 重要发展消费者：R 高 F 低 M 高

在统计周期内，消费距离时间短，消费金额高但频率较低的消费者。

运营策略：想办法提高该类消费者的消费频率。

措施：通过不断进行产品的迭代更新刺激用户；或者提高营销活动折扣打动消费者。

// 重要保持消费者：R 低 F 高 M 高

在统计周期内，消费距离时间较长，消费频率和消费金额都较高的消费者。

运营策略：主动联系消费者，提高品牌在该类消费者面前的曝光率，加强消费者对品牌的记忆。

措施：推送消费者感兴趣的内容，重新建立其对品牌的认识和信任感。

// 重要挽留消费者：R 低 F 低 M 高

即在统计周期内，消费距离时间较长，消费频率低但消费金额都较高的消费者。

运营策略：主动联系消费者，提高消费频率；

措施：进行问卷调查，进一步拉近和消费者的关系从而了解消费者遗失的原因。

五、利用「RMF 模型」

实现高效的销售增长

最优质的消费者模型的 RFM 指标是：R/F/M 越高越好。

因此，如果独立站商家们想实现高效的销售增长，店小匠建议大家面对不同类型消费者时，根据其表现将低值指标拉到高值指标，具体措施有：针对 R 低——通过营销信息的推送活动，产品的迭代更新等吸引消费者针对 F 低——通过传递促销信息，赠送活动等提高消费者的购买频率针对 M 低——通过捆绑营销/周边产品更新等提高消费者的消费金额在此，店小匠还想提醒大家——「RFM 模型」是一个机械模型，其假定了一些默认前提：

- 最近有过交易行为的消费者，二次发生交易的可能性要高于最近没有交易行为的消费者- 交易频率较高的消费者比交易频率较低的消费者，更有可能发生二次交易- 过去所有交易总金额较多的消费者，比交易总金额较少的消费者，更有可能发生二次交易从这些默认前提中我们可以看出——「RFM 模型」非常适用于具备易复购属性商品。然而有的商品本身的复购属性极其弱（比如：婚纱、家电、大件的家具等），那进行商品维护时使用 RFM 模型就没有太大的参考意义。

在实际操作时，店小匠也会发现，所谓R/F/M 值的高低是一种相对情况。我们需要对散点消费者进行数据样本累积，得出消费者普遍的购买周期、购买频率和基本消费情况。因此 R/F/M 的具体指标不是恒定不变的，需要根据行业的基本数据以及大家商品的数据表现进行制定。最后，店小匠也发现跨境电商运营有着一个不得不接受的事实是：无论你是多么出色的运营，都无法真正阻止消费者的流失。但是，我们可以通过一些指标性的数据去认识消费者价值，从而延长其消费生命周期——「RFM 模型」扮演的角色就是如此！所以，你还想了解哪些关于跨境电商独立站运营的知识呢？

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