RFM客戶細(xì)分法

1、二、RFM權(quán)重分析 對(duì)RFM各變量的指標(biāo)權(quán)重問題,Hughes,Arthur認(rèn)為RFM在衡量一個(gè)問題上的權(quán)重是一致的,因而并沒有給予不同的劃分。而Stone,Bob通過對(duì)信用卡實(shí)證分析,認(rèn)為各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重并不相同,應(yīng)該給予頻度最高,近度次之,值度最低的權(quán)重4。 認(rèn)為針對(duì)不同的行業(yè)甚至不同的公司,頻度、近度、值度的權(quán)重均存在一定差異,因此需要采用科學(xué)的方法進(jìn)行分析.對(duì)此,以層次分析法為支撐,結(jié)合專家咨詢方式來解決指標(biāo)權(quán)重的確定問題。 研究邀請(qǐng)了被研究的某電信企業(yè)的兩位地區(qū)經(jīng)理、兩位市場營銷人員和一位長期客戶應(yīng)用文獻(xiàn)5的標(biāo)度含義對(duì)RFM各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行比較分析。在分別得到五位評(píng)價(jià)者的兩兩比較矩陣后,

2、采取取平均的方法得到下表的評(píng)價(jià)矩陣。 評(píng)價(jià)矩陣 RFM R10.710.46 F1.4110.85 M2.181.181 上表所示的兩兩比較矩陣的一致性比例C。 R < 0.1,表明該判斷矩陣的一致性可以接受。由上表得出RFM各指標(biāo)相對(duì)權(quán)重為WF,WR,WM=0.221,0.341,0.439。其中M的權(quán)重最大,即專家們認(rèn)為客戶交費(fèi)金額的高低是影響顧客價(jià)值高低的最主要因素。 三、客戶分類 1.基于K-均值聚類法的客戶分類過程應(yīng)用K-均值聚類法6,以加權(quán)RFM為指標(biāo),將具有相近的顧客終身價(jià)值的客戶進(jìn)行分類,基本思路如下: (1)應(yīng)用AHP法確定RFM各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,并將各個(gè)指標(biāo)加權(quán)。 (2

3、)將RFM各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。 (3)確定聚類的類別數(shù)量m。 (4)應(yīng)用K-均值聚類法對(duì)加權(quán)后的指標(biāo)進(jìn)行聚類,得到m類客戶。 (5)將每類客戶的RFM平均值和總RFM平均值作比較,每次對(duì)比有兩個(gè)結(jié)果:大于(等于)平均值和小于平均值,通過對(duì)比得到每類客戶RFM的變動(dòng)情況。 (6)根據(jù)每個(gè)客戶類別的RFM的變動(dòng)情況分析該客戶類別的性質(zhì),如該客戶類別是傾向于忠誠的還是傾向于背離的,然后在此基礎(chǔ)上定義客戶類型。 (7)對(duì)每類客戶標(biāo)準(zhǔn)化后的各個(gè)指標(biāo)取平均,將平均值加權(quán)求和,得到每類客戶的顧客終身價(jià)值總得分,分析各類顧客終身價(jià)值的差別。 2.顧客類型識(shí)別分析 從某市通信公司2004年所有的電信客戶記錄中隨機(jī)抽取

4、了1026名客戶的記錄進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見下表 數(shù)據(jù)描述 指標(biāo)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差 近度212860.0720.191 頻度0135.981.861 值度54.431499.17704.7467216.22068 由于RFM數(shù)據(jù)的量綱各不相同,數(shù)據(jù)的取值也存在很大的差異.為了消除分布差異較大和量綱不同的影響,在對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)之前,需要考慮對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.由于F,M指標(biāo)對(duì)顧客價(jià)值存在正相關(guān)的影響,因此其標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整通過進(jìn)行。其中，為標(biāo)準(zhǔn)化后的值，x為原值,xs為該指標(biāo)最小值，xl為該指標(biāo)最大值。R對(duì)顧客價(jià)值存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,因此其標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整公式為。 使用K-均值聚類法時(shí),需要預(yù)

5、先判斷其聚類的類別數(shù)。在模型中客戶分類通過每個(gè)顧客類別RFM平均值與總RFM平均值相比較來決定的,而單個(gè)指標(biāo)的比較只能有兩種情況:大于(等于)或小于平均值,因此可能有種類別。 標(biāo)準(zhǔn)化和確定聚類類別數(shù)后,進(jìn)行聚類分析,得到8類客戶.將8類客戶的RFM平均值與總RFM均值比較.如果單個(gè)客戶類別的均值大于總均值,則給該指標(biāo)一個(gè)向上的箭頭：“”標(biāo)記,反之則用“”,如下表所示 通過RFM分析將企業(yè)的客戶群體劃分成重要保持客戶、重要發(fā)展客戶、重要挽留客戶、一般重要客戶、一般客戶、無價(jià)值客戶等六個(gè)級(jí)別,各客戶簇的客戶級(jí)別如表4所示.客戶分級(jí)不僅揭示了客戶在級(jí)別上的差異,而且反映了客戶在行為上的特性和變化傾向

6、。電信企業(yè)通過RFM分析可將現(xiàn)有顧客劃分為不同的客戶等級(jí),針對(duì)不同等級(jí)的客戶,采取不同的管理策略.但是,這種分類只是確定了客戶的等級(jí),卻沒有各類客戶之間的一個(gè)量化的價(jià)值比較,因而對(duì)各類客戶做相應(yīng)的終身價(jià)值分析是非常有必要的。 3.客戶終身價(jià)值比較分析。 表4將客戶簇1和簇3同分為重要保持客戶,將客戶簇5和簇8同分為一般客戶,這樣難以對(duì)對(duì)這兩組客戶簇進(jìn)行細(xì)分.此外,客戶分類后,并不知道每一類客戶的價(jià)值差別有多大,相對(duì)企業(yè)的重要性怎樣.利用AHP法分析得到的RFM各指標(biāo)權(quán)重,結(jié)合各類顧客的RFM指標(biāo),根據(jù)每一類客戶的顧客終身價(jià)值得分來進(jìn)行排序.標(biāo)準(zhǔn)化后的各個(gè)指標(biāo)平均值如表5的,其中表示聚類后的類別

7、。,第j類客戶的R,F,M各個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的平均值，是第j類客戶的RFM各項(xiàng)指標(biāo)加權(quán)后的總得分,運(yùn)算公式為。 。 其中,WR、WF、WM分別為由AHP分析得來的R、F、M指標(biāo)的權(quán)重最后,根據(jù)總得分的大小來對(duì)各類客戶來進(jìn)行排序(見表4).排名靠前的客戶相對(duì)排名靠后的客戶具有更高的顧客終身價(jià)值,忠誠度更高,對(duì)于企業(yè)來說更為重要.表5顯示,客戶簇3總得分最高,因此簇3的客戶是企業(yè)最有價(jià)值的客戶,而簇6客戶總得分最后,因此可以認(rèn)為簇6客戶的價(jià)值最低.此外,對(duì)于處于同等級(jí)的客戶簇1和簇3,簇5和蹴8進(jìn)行了細(xì)分.從表5中還可以看出,簇3比簇1的價(jià)值大,簇5比簇8的價(jià)值大.此外,通過比較各簇的總得分,還可以

8、比較各客戶簇的價(jià)值.如簇3的價(jià)值是簇6價(jià)值的0.5693/0.3284=1.73倍。 標(biāo)準(zhǔn)化的RFM加權(quán)分類 客戶CLV 類別(近度)頻度值度(元)總得分排序 10.60380.51240.57270.55962 20.68040.34450.44130.46184 30.50290.70560.49550.56931 40.58150.55340.27670.43875 50.33600.51870.40790.43026 60.42610.33560.27280.32848 70.36250.48210.65740.53313 80.43590.31170.51740.42987 注：。 在進(jìn)行客戶分類后再對(duì)客戶的類別進(jìn)行顧客終身價(jià)值排序,使得企業(yè)能夠量化各類