品牌企業為了在市場競爭中佔有一席之地，無不使用更精準有效的分眾行銷策略，來吸引和留住客戶。因此，許多企業採用 RFM 模型 來實現分眾行銷，並且在客戶經營中取得成功。本文將會介紹什麼是 RFM 模型，為什麼企業該進行 RFM 分析，並介紹常見的 RFM 分群有哪些方式，以及如何將 RFM 分析 得出的洞見有效應用在會員經營中。
圖 1. RFM 模型是什麼？ 什麼是 RFM 模型？3 指標透視客戶行為
RFM 是一種客戶分析模型，根據客戶的消費行為以進行客戶區分的一種方法。 RFM 三個字母英文含義為：Recency ( 最近一次交易 ) 、Frequency ( 交易頻率 ) 和 Monetary ( 交易金額 ) 。通過這三個消費行為的維度，對客戶進行分類，找出最有價值、最活躍的顧客，同時也能對不同層級的客戶進行相對應的行銷活動，進而實現精準分群行銷。
圖 2. RFM Model R 代表 Recency，指客戶最近一次交易的時間。只要交易時間離現在愈近，則此客戶愈有價值；反之，若客戶上一次交易時間離現在愈久，則是常見的「沉睡客戶」，表示此客戶已有較長時間沒有進行購物行為，此時企業可以採取刺激或喚醒消費的推播通知，如主動通知客戶最新推出的產品、提供優惠券，以刺激客戶消費行為，提高回客率。
F 代表 Frequency，指客戶在一定時間內的交易頻率；通常來說，一個客戶愈頻繁在消費一個品牌，代表此客戶有著較高的品牌忠誠度。針對高消費頻率的客戶，品牌可以進行訂閱制活動，提供一次大量購買的服務與優惠，吸引此類型的客戶。
M 代表 Monetary，指客戶在一定時間內的交易金額。若 RFM 分析結果顯示一位客戶的 M 指標較高，即此客戶在一定時間內的交易金額高，代表該客戶相較於其他客戶有相對多的意願願意花更多的金錢在實際購買產品。此時企業可以仔細思考，如何推出這類客群所需要的產品與服務，以此把握並深耕經營，並進一步提高營業額。
透過 RFM 模型的使用，企業可以更透徹地了解客戶的消費行為，藉由將客戶分為不同的群體，從而制定出更精準的行銷策略。
3 種常見 RFM 分群方式，打造企業最適模型
從上面的介紹我們可以知道，RFM 模型 ( RFM Model ) 透過 R / F / M 透過這三項指標來衡量客戶，此時品牌方不妨將三個指標想像成一個立體的坐標系，依據不同的 RFM 數值，每個客戶在此坐標系中都會有自己的定位。然而以「每個客戶」為單位進行分類通常不太有效，實際上品牌的客戶分類不需要切分成如此細小的受眾，因為正常的情況下無法產出完全對應每一個客戶的行銷策略，其數量不只太龐大，執行起來也會耗掉太多成本。所以常見的 RFM 分群方式最多只會分到 10 群，以下將介紹 3 種 RFM 模型 的常見分類方式包括：
RFM 分群方式 1：重點 3 群重點經營
此種分類方式只擷取 RFM 模型中最高、最有代表性的客群來當作重點經營對象，適合行銷資源有限的品牌。此 3 類分別為最高的消費頻率、最近一次消費中的最高金額、以及三項指標都最高的：
F 指數最高，穩定的客源，但平均消費金額低。這類型的客戶又稱為小資客。小資客消費頻率高，近一次消費時間也近，只是每次購買的金額都偏低。 針對此類型的客戶，品牌只要刺激他們的意願，提高消費金額，便能增加品牌營業額。
R 指數高，對品牌尚不熟悉的潛力顧客。符合這個指標的客戶，通常會是在第一次消費就有超過平均 M 值的客戶。這類型的客戶不僅代表了新客，更顯現出他們在對品牌尚不熟悉的情況下就願意花費高昂金額，值得培育成未來的高潛力客戶。
RFM 指標皆最高，消費力高、忠誠度也高。此種顧客又稱為豪貴客，這類型的客戶非常頻繁地用高客單價購買品牌產品，代表為品牌的忠誠客戶。由於這類型的客戶對品牌忠誠度高，也願意花錢，因此適合的行銷策略為提高該客戶的服務體驗，維持對品牌的好感。
RFM 分群方式 2：象限畫分 8 群
此種分類方式將 RFM 模型 中的 3 條座標線延伸拉出，形成一個正立方體，再將此正立方體切分為 8 個不同象限，是 RFM 分群 方式中最全面的一種，適合已有完善行銷策略並具備足夠行銷資源的品牌使用。
RFM 分群方式 3：運用 R 與 F 值劃分 11 群
圖 3. RFM Model 11類 分類方式 如上圖所示，此種 RFM 分析 較特別，針對 M ( 消費金額 ) 皆在同一個水準的客戶，運用 R 以及 F 兩個指標切分出 11 群不同的客群：不可失去的客群、忠誠客戶、冠軍客群、冬眠的客群、需關注的客群、潛在忠誠客戶、流失的客群等 11 類。此種分類方式適合客單價差異不大，僅需針對消費頻率加強的品牌進行，透過挖掘忠誠的潛力客戶，藉此提升單次消費金額。
企業可以根據自己的需求和實際情況進行不同 RFM 分群 選擇，以實現最佳的行銷效果。
RFM 模型與 NES、NAPL 有什麼不同？
除了 RFM 模型之外，在進行調查時可能有很多品牌也曾聽過其他的客戶分析模型，如 NES ( New Customer, Existing Customer, Sleeping Customer，即新客戶、既有客戶及沉睡客戶) 和 NAPL ( New Customer, Active Customer, Potential Customer 與 Lost Customer，即新客戶、活耀客戶、潛在客戶及流失客戶 ) 等等，究竟他們有什麼區別呢？
NES 模型
NES 模型是「New, Existing Custome, Sleeping Customer」的縮寫，使用 RFM 模型中的 R 與 F 兩個維度將客戶分為「新客戶」、「既有客戶」、「沈睡客戶」，藉以分析客戶對於品牌的親近程度以及回購率。企業可以根據己身產業與產品的購買週期設定如何區隔這三種客戶。
NAPL 模型
NAPL 模型是同樣是根據 RFM 模型中的 Recency 與 Frequency 進行分類，透過 Frequency「購買過一次」以及 Recency 「3 倍購物週期內有購物行為」兩種分類方式，區分出 N、A、P、L 四個不重複分類。
| | 3 倍購物週期內有購買 | 3 倍購物週期內無購買 |
| 消費次數 > 1 | Active | Potential |
| 消費次數 = 1 | New | Lost |
表 1. NAPL 分類方式
NAPL 模型中的四個客群分別代表 New Customer, Active Customer, Potential Customer 與 Lost Customer。New Customer 指的是 3 倍購物週期內有購買記錄，並只消費過一次的新客戶， 品牌應把握機會與耕耘， 並從新顧客的身上獲取改善意見。Active Customer 為 3 倍購物週期內有購買記錄，並且購買過不只一次的客戶，會被歸類為活躍客戶， 代表對品牌有一定忠誠度，可持續再行銷並開發為高價值客戶。Potential Customer 代表近 3 倍購物週期內沒有購買記錄，但曾經購買超過 1 次， 表示對品牌仍有興趣，為可耕耘的潛力客戶；Lost Customer 為 3 倍購物週期內沒有購買記錄，且只有消費過 1 次的客戶，斷定為流失客戶。
RFM 模型、 NES 模型與 NAPL 模型比較
NES 與 NAPL 模式皆使用 R 指標與 Ｆ指標來分類客戶，這兩類的模型相對重視客戶的消費頻次以及消費次數，但因為少了 M 指標的衡量，因此較適用在產品多為標準品、價格差異不大且回購頻率高的產業，；RFM 模型則使用了最多的維度，可以最全面分析客群的消費狀況，並且將 M 指標納入，透過消費金額來衡量客戶價值，讓品牌不流失那些偶爾消費一次、但金額不菲的客戶。
以上三種 模型都是為了讓品牌更能精準掌握自己的客戶，並且設計出相應的精準行銷策略，對症下藥，將資源是用在刀口上。在顧客關係管理中，還有許多其他客戶分類模型及變化，例如有從 NES 模型中延伸出的 NESL 模型。 每一種模型都有其重視的指標，適用的產業也不同，甚至對銷售手法不同的企業也不同。企業只需要採用能切合自身銷售狀況的指標進行分析即可。
RFM 分析如何導入差異行銷中？ 3 招應用實例分享
RFM 模型可以幫助企業找到最有價值的客戶，比如哪些是最近消費頻率高、消費金額大的客戶。不同的產業對於最有價值的客戶定義也不盡相同。以零售業為例，最有價值的客戶可能是那些經常消費、消費金額較高的客戶；而在餐飲業中，最有價值的客戶可能是那些經常消費、消費頻率高的客戶。無論品牌身處何種產業， RFM 模型 都能幫助企業識別出自己的客戶分群，以利進行後續的維護。
RFM Model 應用 1 》高消費頻率客，設置誘因提高消費金額
針對 F 值消費頻率高的客戶，品牌只要能提高消費客單價，便能有效提高整體營收。F 值高的客群代表對品牌已經有了十足的認識以及黏著度，這時候可以透過訂閱制或是搭配優惠的方式，鼓勵此類型客戶花費較平常高額的金額，來獲得打折金額，刺激消費金額的提升。
RFM Model 應用 2 》初次消費高價客戶，著重提升購後體驗
RFM 分析 出來後為「初次消費金額高」的客戶類型，代表他們願意花高價嘗試不熟悉品牌的新品，消費力高。品牌可以用會員獎勵計劃或是售後關懷追蹤等方式，讓客戶留下良好的印象，與其他品牌做出差異化，以培育成未來的高價值客戶。
RFM Model 應用 3 》瞌睡客戶，快用優惠刺激喚醒
RFM 模型得出 F 值較低的客戶稱為「瞌睡客」，代表他們對品牌的認知已經快進入沉睡。為了不流失這名客戶，品牌可以透過發送優惠活動進行刺激喚醒。
深入了解RFM 模型搭配數據管理平台，發揮自動化精準行銷
作為一名專業的數位行銷人，進行 RFM 分析前，必須先建立一個良好的顧客數據平台。只有透過數據分析，才能精準掌握客戶行為、喜好和需求，從而順利執行分眾行銷，提經營成效。品牌想要完整分析客戶資訊，推薦使用威許移動 DForce 顧客數據平台。DForce 顧客數據平台擁有綜合性的戰情室，可以幫助品牌洞察商機，及時調整營銷策略。而且 DForce 平台還搭載了智慧化 AI 引擎，能夠自動使用 RFM 模型找出再行銷受眾組合，提高轉換率。此外，DForce 還能夠結合 OMO ( Online Merge Offline ) 策略，以行銷自動化劇本，打造有感互動，提升品牌口碑和忠誠度。
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