在當今競爭激烈的世界中， 客戶保留和重複是行銷人員面臨的第一大挑戰。
在客戶行銷中使用細分是推動有效定位的關鍵策略。
但是，大多數行銷人員使用簡單的基於規則的細分。
最受歡迎的細分技術之一是 RFM（新近度、頻率和貨幣）框架。
RFM （新近度、頻率、貨幣）分析可協助您細分客戶群，揭示有關他們購買行為的關鍵見解。
細分是更深入了解受眾的關鍵。透過將客戶按人口統計、地理、心理、技術和行為進行分類，企業可以調整其策略以滿足特定的需求和偏好。這種方法不僅增強了個人化，而且還推動了更好的參與和結果。
您可以用它來回答關鍵問題，例如：
- 誰購買最多以及購買頻率如何？
- 哪些客戶有離開的風險？
- 重新吸引那些流失的人的最佳方法是什麼？
透過專注於客戶數據並利用 RFM，您 透過 RFM 擴大保留行銷 可以做出更明智、更個人化的決策，從而提高忠誠度並推動重複購買。
那麼，RFM 到底是什麼？讓我們在這篇部落格中對其進行分解。
1.了解RFM分割的基礎知識
RFM 代表新近度、頻率和 沙烏地阿拉伯 電話號碼數據 貨幣價值。以下是用於分析客戶行為的三個關鍵維度：
每位客戶都會根據這三個因素進行評估，例如 – 最近從您的網站購買的新客戶具有高新近度、低頻率和中頻率（如果訂單金額約為平均訂單價值）。
透過結合這三個因素，企業可以將客戶分類，並制定更個人化和有效的有針對性的行銷策略。
目標？
提高保留率、客戶滿意度，最終提高收入。
在當今世界，客戶體驗和個人化是企業成功的關鍵。了解您的客戶群可以讓您提供引起共鳴的個人化體驗。
為什麼 RFM 很重要？
使用 RFM，您可以：
- 根據客戶的購買行為對他們進行細分
- 識別有風險的客戶並重新吸引他們
- 專注於最有價值的客戶並給予他們應有的關注
- 透過定位更有可能轉換的客戶來優化行銷支出
使用 RFM，您可以：
- 根據客戶的購買行為對他們進行細分
- 識別有風險的客戶並重新吸引他們
- 專注於最有價值的客戶並給予他們應有的關注
- 透過定位更有可能轉換的客戶來優化行銷支出
RFM 的演變
RFM 自 20 世紀 60 年代以來就已出現，最初用於直郵行銷活動。但隨著行銷技術的進步，RFM 分析的應用也不斷進步。
1990 年代，隨著電子商務的興起，RFM 在數位行銷策略中變得更加普遍，幫助品牌優化其電子郵件行銷活動。
如今，RFM 的使用比以往任何時候都更加複雜，尤其是與 CRM 系統、人工智慧和機器學習技術整合時。
這些工具可以即時細分，使行銷人員能夠在正確的時刻使用正確的資訊瞄準客戶。
RFM 中的常見客戶群
以下是透過 RFM 分析產生的典型客戶群的快速瀏覽：
RFM 分析通常會根據客戶的新 透過 RFM 擴大保留行銷 近度 (R)、頻率 (F) 和貨幣 (M) 值將客戶分為九組。每個細分代表不同類型的客戶行為，幫助行銷人員制定個人化策略。
- 冠軍
- 忠實客戶
- 潛在的忠誠者
- 最近的用戶
- 有前途
- 需要注意
- 即將睡覺
- 不能失去他們
- 冬眠
我們可以在哪裡使用 RFM？
RFM細分對於採購週期短、交易和 客戶滿意度在業務成功中的作用 歷史資料豐富的企業非常有效。這些行業通常從 RFM 中受益最多：
- 零售（實體與電子商務）
- 網路市集
- 基於訂閱的服務
- 金融服務
- 飯店、旅遊和旅遊業
在這些行業中，客戶進行頻繁的購買或互動，更容易收集 RFM 分析所需的數據。
RFM 在採購不頻繁、價值高或涉及複雜客戶旅程的行業中效果不佳。一些例子包括：
- 汽車銷售
- 房地產
- 長期貸款
- 醫療器材
- 新創公司（有限的歷史數據）
在這些情況下，較長的購買週期或缺乏足夠的數據使得 RFM 作為細分工具的效果較差。
經典 RFM 和現代 RFM 之間的區別
經典 RFM純粹關注交易數據，例如 透過 印度數據 RFM 擴大保留行銷 自上次購買以來的時間、交易數量以及客戶花費的總價值。它根據新近度、頻率和貨幣價值對客戶進行細分，以了解他們的購買行為。
現代 RFM擴展了該模型，除了交易數據之外還納入了參與度數據。這意味著它不僅追蹤購買情況，還追蹤互動，例如網站訪問、應用程式參與度或內容消費。現代 RFM 可以幫助擁有複雜客戶旅程的企業更清晰地了解參與模式。