RFM模型：化“被动”服务为“主动”服务

在如今这个高度信息化的时代，网络营销在短短的数年中蓬勃发展。无论是在产品范围、价格竞争、销售效率还是决策响应上，网络营销都比传统的营销模式有了很大程度上的优势。不过在不断发展的同时，网络营销的弊病也展现出来。网络营销在重视发展之后，忽视了对售后服务的完善，而售后服务的不完善导致了客户粘性的降低，无法提高客户的满意度，也使得营销效益无法最大化。而通过利用RFM模型，对客户进行集群，然后将得到的结果深入剖析并以此提出相应的营销建议，便能有效提升客户的服务满意度，化“被动”服务为“主动”服务，做到有的放矢。

RFM模型由客户数据库中的三个要素构成：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）。而这三个要素便是数据分析时的最佳指标。

最近一次消费指的是客户上一次购买的时间，例如客户上一次来店里是什么时候、上一次购买服务是几时等。从理论上来说，上一次消费时间最近的客户是比较好的客户，他们对于即时的商品与服务最可能有反应。就比如短期的促销或是新品的上市等等，上一次消费时间最近的客户也便最有可能收到这类的信息。比起吸引几个月甚至是一年以前的客户，最近才来购买你商品或服务的客户，才是最有可能进行再次购买的客户。因此最近一次消费报告是维系客户一个重要指标。在网络营销上，透过对RFM模型中Recency的分析，才能更有针对性地为客户提供想要的服务。

消费频率顾名思义便是客户在一定的期间内的购买次数。通常来讲，最经常来购买的客户，其满意度和忠诚度也是最高。增加客户的购买次数，便意味着能够从竞争对手手中赢得更多的市场占有率，赚取更多的营业额。通过分析RFM模型中的F值的大小，不断地调整售后服务的策略，以此来增加客户粘度。

而消费金额则是所有数据分析报告的支柱。我们也可以通过分析不同消费金额等级的客户对公司营业额所做出的贡献比，来制定营销策略。例如在资源不够充足的情况下，只能将服务信息提供给一定量的客户，那么我们当然是要将这些资源首先分配给贡献大的客户，这样才能够以有限的成本实现最大的收益。

综上所述，RFM模型通过这三个指标来描述客户的重要程度以及对客户进行分类。对于营销而言，RFM模型在反应客户购买偏好方面具有良好的表征性，通常来说R值越小、F值越大、M值越大，客户越有可能与企业达成新的交易。

RFM模型还能动态地展示每个客户的轮廓，为个性化的交流和服务提供了更好的依据。通过对客户集群分析，不断改善这3项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。