零售業常用的 CRM 顧客管理模型——RFM 分析，其以近近消費時間 (Recency)、消費頻率 (Frequency) 和消費金額 (Monetary) 三大指標，對重複性消費的 B2C 顧客進行基礎分眾（如常客、新客、貴客），以優化行銷活動和節省成本。RFM 的兩大核心功用為分群消費者（指導精準銷售策略）和計算平均終身價值 (LTV)（判斷喚醒消費者的「生死線」），並指出可利用 Excel 或 Google Analytics (GA) 的相關指標進行此分析。

  • 行銷目標：將陌生新客轉為顧客. 不同顧客有不同價值.
  • RFM 分析：零售業常用 CRM 顧客管理模型. 理論源於 1960 年代顧客消費紀錄資料庫研究.
  • 三大關鍵指標：
    • R：Recency (消費週期/近近消費時間).
    • F：Frequency (消費頻率/多久來買一次).
    • M：Monetary (消費金額/總共花了多少錢).
  • RFM 分析用途：
    • 將指標做成矩陣圖，根據消費資料將顧客基礎分眾.
    • 常見分三種人：常客、新客、貴客.
    • 依分眾資料針對產品/服務規劃行銷活動 (折價、買二送一、集點等).
    • 了解消費者購買習性 (一次買多少、金額)，節省行銷成本.
    • 找出消費者的平均終身價值 (LTV, Life Time Value).
  • RFM 分析概念重點：
    • 利用消費資料分群消費者.
    • 抓出消費者的平均終身價值 (LTV).
  • 適用性：
    • 適用於有龐大客戶群、B2C、重複性消費的企業 (如零售通路).
    • 不適用於 B2B 或一次性高金額消費企業 (汽車、房地產).
    • 使用資料需看資料體質.
  • 如何利用消費紀錄分群 (RFM 分析第一項功用)：
    • 依 R, F, M 三指標將資料分組.
    • 可將各數據拆成高、中、低三組（或更細級距）.
    • 三指標交錯分組會產生指數級欄位.
    • 統計各分組顧客人數.
    • 結合欲銷售產品組合進行行銷.
    • 範例：簽名球鞋適用於高金額、中頻率、中週期消費者. 若要拓展銷售，可降價讓中間消費能力者購買，可能提升業績 (實際獲利需精算折扣影響).
    • 根據資料可調整購買/行銷策略 (如設定滿額/件折扣、集點活動).
  • 如何利用資料做 LTV 分析 (RFM 分析第二項功用)：
    • 計算 LTV：個人總消費金額累計.
    • 計算平均客單價：總消費金額 / 消費頻次.
    • 計算平均每日貢獻金額：平均客單價 / 消費週期 (距上次消費天數).
    • LTV 會隨消費者久未消費而衰退.
    • 企業設定喚醒消費者的「底價」/「生死線」. 總 LTV 需維持才能讓 EC/營利網站存活.
    • 低於底價的消費者需被喚醒.
    • 範例：1 萬人 EC 日均業績目標 100 萬，每人需貢獻 100 元. 低於 100 元的消費者需喚醒.
    • 發送折價券等可喚醒消費者，讓其 LTV 再次加註活力.
  • 是否需要 CRM 系統：不一定. 可用 Excel 或資料庫資料.
  • 利用 Google Analytics (GA) 做 RFM 分析：GA 有造訪次數 (Frequency)、距上次工作階段天數 (Recency)、電子商務購買指標 (Monetary). GA 支援次要維度，可做出 RFM 分析報表.
  • RFM 分析能回答的問題：誰是鐵粉/忠實顧客？哪些顧客有機會拉高客單價？顧客流失跡象？哪些顧客值得/不值得花費行銷費用？