rfm模型客户分类 rfm客户分类法
随着流量成本越来越高，“精细化运营”许是破局之道 。市场竞争者的增加，居高不下的媒介购买成本，许多品牌受困于流量红海和“内卷” 。大数据时代的到来，为广大营销人提供了更多通过一些方式和技术的手段获得高质量，低成本流量的空间，营销自动化 (Marketing Automation)就是其中一种很重要的手段 。
营销自动化指的是基于大数据的用于执行、管理和自动完成营销任务和流程的云端的一种软件 。这种软件改变了人工操作重复性市场营销流程，取而代之的是为特定目的建立的用以面向性能应用软件 。

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一般讲到营销自动化，就会和SAAS软件联系起来 。市场上耳熟能详的有Adobe的Marketo，Adobe Campaign，Oracle的Eloqua, Sales force的Pardot，还有本土的一些软件如Convertlab等等，但与其说它是一种软件，不如说它是一种基于软件的新型精细化的数字营销方式 。它解决的是营销目标，营销受众和营销效率的问题 。
既然是通过营销自动化的方式做精细化的用户运营，那么客户群体的分层就构成了所有条件中的关键要素 。你把客户分成多少个类别，每个客户类别做营销的目的是什么?想要达到什么样的结果?然后才是通过什么样的方式去触达客户并完成你的营销目标 。
那么，问题就来了，客户群体如何划分?有没有什么标准协助完成客户的分类?是按照客户需求分，还是客户所处的阶段分，抑或是根据客户本身属性的不同划分?
根据你的营销目标，还有你的客户群体的特性，并没有统一的答案，今天为大家介绍的是一种以“RFM”为基础的营销自动化方式 。
RFM,即Recency,Frequency,Monetary,分别代表
最近一次消费 (Recency)
最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候 。
消费频率 (Frequency)
消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数 。
消费金额 (Monetary)
指的是一段时间(通常是1年)内的消费金额，很好理解 。
这三者之间有一个共同的特点，就是都属于客户的购买行为，是客户数据的核心类别之一，还有两种核心类别分别是客户基本信息(通常也是留资数据)，以及客户的交互行为数据 。
注意，这个分类的前提是你通过之前无数次的营销行为已经积累一定的客户数据，同时反向从最后转化的渠道如线下销售，零售门店以及电商平台收集到了这些客户购买行为数据 。虽然用这种方式去对用户进行分类有一定的门槛，要求前期活动的数据积累，但是它也是比较直观，行之有效，也是最为被广泛使用的一种模型 。
那么根据RFM，又可以分为哪几种不同的客户群体呢?
既然有三个维度，那么就可以得出不同的8个排列组合，也就是8组客户，具体是哪八组客户，这个大家百度搜索一下就可以知道，这里不细说，比如R值，F值，M值都高的，那么就是重要价值客户， 最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP客户 。
如果进一步简化下，对这F和M这两个维度最主要划分，那么可以简化为以下5类客户
所有的目的是将不同种类的客户往右上角转移，最理想的情况是都转变成重要价值客户，强化用户的忠诚度，有了购买行为以后要买的更多，金额更大 。
在精细化运营的过程中，有两个因素起最主要作用，一个是营销自动化工具，它关乎精细化的营销方式如何通过工具实现效率最大化，实现自动化，这是关于如何实现 。

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