热点难蹭？RFM分析带你攻破2C营销难点| XTools

吴晓波曾说，“一切足球的狂欢，都将以足球的名义开始，以经济的计算结束，这才是全部意义上的世界杯。”

2018世界杯已经过半，朋友圈也被啤酒+小龙虾霸占了近半个月。这个夏天，除了啤酒行业成功地搭上了世界杯营销的顺风车，数据显示，93%的调研消费者重视世界杯观赛的“仪式感”，超过4成的调研消费者会因此提前囤货，准备好各种零食和饮料。世界杯给了快消品一个很好的营销话题，但更多2C企业感叹热点难蹭。

根据市场特征与消费者的购买心态的不同，在2C消费品市场，往往习惯将消费品区分为快消品与耐消品。不同于电器、家具、汽车等耐用消费品，由于购买次数少，因而消费者的购买行为和决策较慎重，快消品则属于冲动购买产品，即兴的采购决策，购买者一般很少征求周围朋友的建议，决策更倾向于个人偏好。

2C消费品多以实体零售店、商超做为载体，面向的消费群体多偏于就近购买，但由于即来即走的消费模式，很难聚拢起这类消费者，难以对这一庞杂的群体属性做归类与划分。

快消品的市场总需求是稳定的，同时，由于货品进入市场的通路短而宽，渠道内的库存水平一直是非常透明的，一般不存在投机性需求，因此行业波动性不大，是名副其实的弱周期行业。

由于消费者购买的随意性较大，品牌忠诚度不高，在快消品类中可替代产品多，产品的外观/包装、广告促销、价格等都可能刺激消费。特别是节假日营销，一场成功的营销战能为2C企业带来高盈利增长。大型企业拥有足够的宣传资源和经费，实体商场结合线上电商，一系列轰炸式的宣传不再话下，但更多的小企业只能淹没在雷同的营销战中。

当前阶段，实体消费场景正逐渐实现向线上转化，即便如此，能了解到的客户信息也仅限于姓名、性别、地址、电话等。若搭建不起用户画像，一对一营销在2C企业就行不通了吗?RFM分析可以用数据原理来细分客户。

最近一次消费(RECENCY)(R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。)

RFM分析算法通过综合计算R、F、M三个值，重点从客户活跃程度和交易金额的贡献来做客户价值细分。

首先，需要采集顾客的三大数据：最近一次消费时间，消费次数以及消费金额。线上交易平台比较容易获取到这部分信息，一些实体店若打通会员制，做了系统录入，也能获取到这些数据。其次是计算，可以交易数据的格式或EXCEL表格分析出RFM模型，不过整个操作过程并不简单。如图所示，对R/F/M三个值做分类，由数值高低组合出八组客户类型：

将客户导入到快目标，针对客户每次的消费情况做记录，包括每次的消费金额，根据日常实际经验设定R/F/M平均值：最近一段的定义为N天;在最近N天有购买，则合格;在最近一次购买达到N次，则合格;在最近一次购买金额达到N元，则合格。

通常，我们对优质客户的定义是指：那些占客户总数较低的比例,而创造利润却占到较大部分的客户群。日常中，企业会将这类消费金额大的客户发展为会员做管理。但从快消品的消费特点来看，其消费群体本身庞杂，客户信息的搜集难度大，对品牌的忠诚度低。需要依靠消费者高频次和重复的使用与消耗，通过规模的市场量来获得利润和价值的实现。

除了要重点挽留消费金额大的客户，还要不断保持、发展客户，运用营销策略刺激消费者，提高消费频率。如果仅仅从消费金额上来区分优质客户，实际上会丧失很多潜在的可能，RFM分析将客户做划分，能针对不同分类的客户做不同的营销策略。例如，可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机，此类客户就是快目标中的重要挽留客户。

在资源有限的情况下，2C营销面向庞杂的消费群体，用快目标的RFM分析科学划分消费群体，采取针对性的手段来刺激消费者，提高客户的交易次数，维护好价值客户，及时挽留住客户，让老客户创造更多价值。