Excel當(dāng)中如何做RFM客戶關(guān)系管理分析模型

關(guān)于客服分析模型,但凡做經(jīng)營管理,這個(gè)是非常重要分析手段!

RFM模型是肯定大家都會接觸到.

包括你非客戶管理類型專業(yè),也可以運(yùn)用到這一章我們的分析思路.

這一章真的是非常經(jīng)典的章節(jié).

大家看好了.

這一章其實(shí)很簡單,但是要弄清楚客戶分析,

首先,來了解什么叫做RFM分析模型.

RFM來自于三個(gè)英文的字母開頭:

Recency 最近一次消費(fèi)時(shí)間

Frequency 消費(fèi)頻率

Monetary 消費(fèi)金額

由于是從3個(gè)維度進(jìn)行分析,這個(gè)模型如下,必然是一個(gè)立體結(jié)構(gòu).

三個(gè)維度對應(yīng)到的就是就是三根線條,分別是R,F,M把立體結(jié)構(gòu)切割成了8個(gè)象限,每一個(gè)象限都有獨(dú)特的含義,下方有一些相關(guān)解析:

重要價(jià)值客戶：

最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高，必須是VIP!

重要保持客戶：

最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)，但消費(fèi)頻次和金額都很高，說明這是個(gè)一段時(shí)間沒來的忠誠客戶，我們需要主動(dòng)和他保持聯(lián)系。

重要發(fā)展客戶：

最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額高，但頻次不高，忠誠度不高，很有潛力的用戶，必須重點(diǎn)發(fā)展。

重要挽留客戶：

最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次不高，但消費(fèi)金額高的用戶，可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶，應(yīng)當(dāng)給予挽留措施。

之前我們講過雙維度分析類型,類似于波士頓象限,不管是4,6,8,9象限,都是平面結(jié)構(gòu)通過雙維度去做分析,而RFM是3個(gè)指標(biāo)去做分析.所以模型看起來會比較復(fù)雜.

模型歸模型,其實(shí)要做這個(gè)分析,你可以考慮使用3個(gè)維度的篩選到達(dá)同樣的目的:

下方是一份近3W行的客戶消費(fèi)數(shù)據(jù),我把表格做了簡化,

需要參與到RFM分析中的內(nèi)容,需要客戶ID,消費(fèi)金額,消費(fèi)日期.

通過客戶ID,可以通過計(jì)算,算出F:消費(fèi)頻率

通過消費(fèi)金額:可以算出M消費(fèi)金額

通過消費(fèi)日期:可以找到最近一次的消費(fèi)時(shí)間

有了這些計(jì)算結(jié)果,可以將表格做成這個(gè)樣子:

把整個(gè)表格,做成3個(gè)維度的10檔篩選.

比如選擇R,F,M篩選到10,代表的就是最重要的客戶.

當(dāng)然還可以根據(jù)需求去進(jìn)行檔位篩選.

這一章視頻中有詳細(xì)解析,會要用到:

1.數(shù)據(jù)透視表

2.DATEDIF函數(shù)

3.PERCENTRANK.EXC函數(shù)

4.切片器

相信對于你做多維度分析數(shù)據(jù)有很大的幫助,特別是:

PERCENTRANK.EXC函數(shù)

如何根據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分檔處理.

再進(jìn)行分檔篩選,簡直就是分析當(dāng)中的戰(zhàn)斗機(jī).