Excel当中如何做RFM客户关系管理分析模型

关于客服分析模型,但凡做经营管理,这个是非常重要分析手段!

RFM模型是肯定大家都会接触到.

包括你非客户管理类型专业,也可以运用到这一章我们的分析思路.

这一章真的是非常经典的章节.

大家看好了.

这一章其实很简单,但是要弄清楚客户分析,

首先,来了解什么叫做RFM分析模型.

RFM来自于三个英文的字母开头:

Recency 最近一次消费时间

Frequency 消费频率

Monetary 消费金额

由于是从3个维度进行分析,这个模型如下,必然是一个立体结构.

三个维度对应到的就是就是三根线条,分别是R,F,M把立体结构切割成了8个象限,每一个象限都有独特的含义,下方有一些相关解析:

重要价值客户：

最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP!

重要保持客户：

最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系。

重要发展客户：

最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。

重要挽留客户：

最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当给予挽留措施。

之前我们讲过双维度分析类型,类似于波士顿象限,不管是4,6,8,9象限,都是平面结构通过双维度去做分析,而RFM是3个指标去做分析.所以模型看起来会比较复杂.

模型归模型,其实要做这个分析,你可以考虑使用3个维度的筛选到达同样的目的:

下方是一份近3W行的客户消费数据,我把表格做了简化,

需要参与到RFM分析中的内容,需要客户ID,消费金额,消费日期.

通过客户ID,可以通过计算,算出F:消费频率

通过消费金额:可以算出M消费金额

通过消费日期:可以找到最近一次的消费时间

有了这些计算结果,可以将表格做成这个样子:

把整个表格,做成3个维度的10档筛选.

比如选择R,F,M筛选到10,代表的就是最重要的客户.

当然还可以根据需求去进行档位筛选.

这一章视频中有详细解析,会要用到:

1.数据透视表

2.DATEDIF函数

3.PERCENTRANK.EXC函数

4.切片器

相信对于你做多维度分析数据有很大的帮助,特别是:

PERCENTRANK.EXC函数

如何根据源数据进行内容分档处理.

再进行分档筛选,简直就是分析当中的战斗机.