先预祝大家2011圣诞节快乐。
       
        如果您的线上客户非常多，那么您可能会遇到：如何来划分这些客户的价值？如何针对区隔营销？这类问题。本文《线上客户价值深挖》便是要解决这个疑问，文章包括两部分，上部分：介绍客户价值划分的模型，下部分：介绍如何深挖。
        很多企业都知道现有客户（即：存量客户）的重要性，因为发现一个新客户的成本是保持一个老客户成本的3-5倍，线下营销是这么说滴，线上也是如此。在我前面写的《线上推广促进线下收入提升9.6%》强调了对现有客户的深度营销的重要性。那么，这些存量客户我们该如何来划分呢？也就是说，哪些客户是有价值的，哪些是没有价值的，哪些需要发展，哪些保持现状就好。
         这里，我想介绍一个模型，这个模型帮助过“广州的吉之岛”“联邦快递”等公司，目前，主要用于制造业、电信服务业、金融行业，无论是B2B和B2C都可以应用。
        他叫RFM模型。

一、什么是RFM模型？

        这个模型是衡量存量用户价值的三个维度。知道了用户价值，企业才能知道如何“对付”用户。

• R（recency，最近一次购买）：代表客户可能持续某个行为的可能性，这里主要是“购买”行为，收集最近一次购买的时间。当然，在用户行为里面，还包括：顾客登陆、下载等行为，这个指标都代表了其可能性；这要看你的测量目标是什么。

• F（frequency，客户购买频率）：代表客户的忠诚度。想必，这个词大家听得非常多。也就是在一段时间里，用户行为的次数。这个行为和R对应的行为是一致的。

• M（monetary,消费额度），也就是在这段时间里，用户总共花了多少钱。

二、RFM模型简单应用

       那些B2B商城、B2C商城用这个模型非常不错。可以

       （一）先将R和F结合，以“购买”作为指标举例，可以看到几类用户：

• （R高，F高）：忠诚，且刚刚在我这有过消费，可以预见这类用户不久又会产生消费啦！值得庆幸！

• （R高，F低）：不怎么忠诚，但新近消费过一次，为啥来的次数不多呢？有没办法刺激一下呢？

• （R低、F高）：这个用户是忠诚的，但最近没来，有点问题，是不是有流失的风险，就得花点精力挽留下啦！

• （R低、F低）：这类用户不忠诚、且好久没来消费啦。也不用太过于操心啦。

      “RF”结合，已经可以帮助企业定位一部分客户啦。如果觉得不够，可以再加入“M”指标
     （二）在“RF”相互结合的基础上，加入“M”，情况又多了

• （R高，F高，M高）：重要价值客户。忠诚、持续且消费高，维系策略。
• （R高，F高，M低）：一般价值客户。现在消费低，需要“向上营销”“交叉营销”，提高单次购买额度。
• （R高，F低，M高）：重要发展客户。购买频次低，需要持续刺激。保持连续性沟通，刺激都来网站。
• （R高，F低，M低）：一般发展客户。新用户，但消费不足，需要发展。
• （R低，F高，M高）：重要保持客户。有流失风险的高价至客户，所以要重要保持。
• （R低，F高，M低）：一般保持客户。保持即可。
• （R低，F低，M高）：重要挽留客户。曾经有过高消费，但来得少，且好久没来啦。
• （R低，F低，M低）：一般挽留客户。这类客户基本没价值，一般挽留即可。

       以上，共有8中情况，  来看看，这个直观的图：

三、RFM模型的深度使用方法

     上面，我们只对模型有高和低两个指标区分，如果想要更加细化，有两种方法：
（一）3-5等分法
    即，将用户群的记录分别按照RMF三个指标进行排序，R按照最近消费的时间排序，M按照指定时间段消费的总金额，F按照指定时间段的消费次数。并将每个指标对应的用户群等分成5个数量相等的群体。并把每一个5等分的代号放入每一个数据库记录里，相应的标上5-1数字，就完成了对客户数据的RFM标号。如：某一个客户编号为532，那么，5代表最近消费时间在第一等分，3代表消费频次在第3等分，2代表消费金额在第4等分。
    3-5等分法，会形成5*5*5=125个单元，看看每一个客户散落在那个单元里，我们便可以对不同单元里的客户制定针对性策略。
（二）RFM的随意分割法
    3-5等分法，说了是按顺序进行相等的分隔，但有时候我们需要引入定性的概念，这时候可以进行随意分隔。如下：

• R—最近消费：举例：超过12个月（编码1）、最近12个月之内（编码2）、最近6个月之内（编码3）、最近3个月之内   （编码4）、最近一个月之内（编码5）；

• F—频繁程度：举例：每6个月多月1次（编码1）、每6个月1次（编码2）、每3个月1次（编码3）、每2个月1次（编码4）、每个月1次（编码5）；

• M—消费额度：少于10元（编码1）、10-50元（编码2）、50-100元（编码3）、100-200元（编码4）、200元以上（编码5）；

        RMF只是提供了一个客户价值判断的模型，每个企业根据自身情况可以扩展。如：广州吉之岛在最近消费时间（R）上，采用了把消费频率（F）和最近消费时间（R）相互结合的方法进行评估。如果客户的最近一次消费时间与到店频率偏差很大，吉之岛会在客户关系管理系统里产生客户流失预警的标识。
        本部分介绍了，线上客户价值的判断方法，《线上客户价值深挖（下）》我会介绍到针对不同价值的客户如何实施深挖策略。