在顧客資訊分析中，有多種手法，但其中最常使用的是RFM分析。為了最大化銷售和利潤，顧客資訊的分析是其中一個非常重要的過程。本文將從RFM分析的基本知識開始，詳細解說其分析方法和步驟。
目錄
RFM分析：RFM分析是一種通過最新購買時期、購買頻度和購買金額三個屬性來分組並進行分析的方法。
最新購買時期（Recency／R）：顧客最近購買時間的資訊。通常，最近購買產品的顧客被認為是好顧客。
購買頻度（Frequency／F）：一定期間內顧客購買的次數。購買頻繁的顧客被認為是好顧客。
購買金額（Monetary／M）：一定期間內顧客購買商品的總金額。金額較高的顧客被認為是好顧客。
通過這些單一或組合屬性來評估顧客的忠誠度及情況，這就是RFM分析的方法。
RFM分析的用途
RFM分析的目的是以數字簡單地可視化顧客的狀態。隨著數據在各種場景中的重要性不斷提高，單純的數據集合無法提供有用的資訊。透過分析來發掘數據中隱藏的趨勢，將數據特徵以數字形式表現出來。
RFM分析可將顧客分組並可視化，以便了解顧客的忠誠度或流失趨勢。舉例來說，購買頻繁且金額很高的顧客群可能對公司有高忠誠度，可針對這類顧客群進行專屬促銷。而購買頻繁但近期未購買的顧客則需進行再激活措施。
RFM分析的優點
RFM分析可以有效地獲得顧客資訊，並進行適當的行銷活動。其優點包括：
顧客狀況可視化：根據最新購買時期、購買頻度和購買金額進行分類，可以清楚了解顧客利用產品的狀況。
適當的實施：RFM分析有助於識別使用產品或服務的主要顧客群，並制定針對性的行銷策略。
RFM分析的方式
1. 制定分類標準
首先決定如何組合R、F、M來進行顧客分類。分類標準通常設定為5個等級，如購買時間間隔、購買頻度和購買金額的範圍。
2. 準備顧客數據
分析所需的顧客數據來自實體店或線上購物數據，在此過程中需要進行數據清理以避免重複或錯誤數據。
3. 數據集計與排序
對顧客的購買次數、購買金額和最近購買日期進行集計和分組。依據設定的標準進行顧客排序，並針對不同顧客群實施相應的行動。
RFM分析的問題點
RFM分析雖有許多優點，但也存在限制，如對季節性商品和重復購買少的商品不適用。為了解決這些限制，需要結合其他分析方法使用。
RFM分析的應用
結合分析工具如Excel或Python進行分析可以提高效率，CRM與MA工具也能大幅簡化數據管理過程。通過正確使用RFM分析，可提高行銷效果並實現顧客關係管理。
總結，RFM分析是一種有效的顧客資訊分析手法，但需要結合其他方法以獲得更全面的結果。通過數據驅動的分析，可以科學地制定行銷策略，並提高顧客忠誠度。