Smartbi教你只用Excel,就能掌握RFM模型制作方法

RFM在用户运营中是一个非常重要的模型,都有着广泛的运用,特别在电商商业,RFM是分析模型之一。要想掌握并制作一个完整的RFM模型出来,方法有很多,可以利用PowerBI或者编程工具对其进行建模,但是作为小白,什么都不懂操作的小伙伴可能会劝退。今天教给大家一个全网最简单的制作方法,只需要通过EXCEL就能快速完成RFM分析。

一、前言:

在制作之前,我们先来简单了解一下RFM。RFM模型是一种测量顾客的价值和顾客创造利润的工具和方法,R指最新消费(Recency),F指消费频率 (Frequency),M指消费额 (Monetary)。RFM最底层的思路便是对客户进行分类。

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对客户进行分类后,企业便可以对每一类的客户群体采取不同的跟进方法,例如间隔近、频率多、金额高的客户,就可以被划分为重要价值用户,我们就可以安排专人去进行,给客户一个VIP的服务体验,让客户持续保持高消费热情。针对不同客户,依次采取不一样等级跟进方法。通过RFM模型,我们可以快速对客户进行分类,并指导管理层作出最优的用户运营策略。

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二、RFM模型分析步骤:

要制作RFM模型,首先要准备一个数据源,我们下面以电商行业的数据源为参考案例,数据源需包含订单编号、订单日期、客户名称、订单数量、订单金额等字段:

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在开始制作之前,我们先在数据源中插入一个辅助列,计算出每个订日期到今天的时间间隔,这个可以用Today()函数减去订单日期这一列得出:

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第一个要计算的是R,也就是近度,意思是计算客户距离今天购买最近的天数,我们已经把客户每个订单所要的时间间隔算出来了。但是每个客户可能会存在多个订单,而且每个订单的购买时间可能不在同一天,如果要提取每个客户距离最短的那个天数,写公式是非常复杂的。但不用怕,只要你把EXCEL升级到2019的版本,就可以利用MINIF这个函数去进行条件提取最小值了,通过这个函数,根据客户名称提取间隔最短的天数:

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第二个要计算的是F,也就是消费频率,这个可以根据客户的订单数量去得出客户购买的次数。从数据源可以看出,订单号不能计算次数,只有客户名有重复值的,这里我们可以利用countif去对客户名称这一列进行计算,这样便可以的得出每个每个客户的购买次数:

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第三个是要计算的是M,也就是消费金额,这个用客户的总消费金额除以客户的订单数量便可以算出,先用sumif把订单金额这一列的金额求出,然后再利用countif求出客户的订单数量,这个和上面F的计算逻辑是一样的,最后两个数相除,便可以得出M的数据:

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R、F、M的数据计算好了之后,接下来便可以对其进行判定了,我们需要判定什么情况下客户的消费金额才算是高,什么情况下消费金额才算是低,这个必须要有一个标准。这里我们就用最常规的判定方法,先计算R、F、M三个字段的平均值,然后再利用IF函数对其进行判定,如果在平均值以上的,那就是高,如果平均值以下的那就是低,这样便可以得出每个客户的近度、频度和消费金额情况:

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在准备一份RFM模型的辅助表时,我们用用“&”连接下列三个字段,用“&”连接,这些字段的近度、频率、销售额度。这使得使用vlookup可以在辅助表中,将customerType与publookup与public数据源相匹配:

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RFM模型辅助表:

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把客户类型匹配之后, RFM模型就完成了,我们可以直接在表格内对客户类型这个字段进行筛选,也可以利用透视表对其进行透视筛选。通过RFM模型,我们可以快速从数据中得出哪些客户是重要挽留客户,哪些客户是重要发展客户,这为我们日常的业务决策提供了非常有力的帮助:

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三、RFM模型后续建议

虽然RFM模型完美地在EXCEL里做出来了,但毕竟都是靠写好的公式,数据量小倒是问题不大,但如果数据量一大的话,在EXCEL里做就会非常卡,很影响分析的效率。小编建议把做好的RFM模型上传到智分析上去进行分析,这样子可以大大提高分析的效率。有了EXCEL上传入口的智能分析,可以直接将excel文件上传到系统中:


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点击首页里的分析展现,点击打开即席查询。席查询的作用就是对数据进行定位查询,与EXCEL不同的是,即席查询提供了非常多的人性化功能,对于处理大容量数据非常给力。进入即席查询的界面后,在左上角勾选刚刚上传好的EXCEL相关的数据字段,数据明细便会刷新出来:

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对数据需要进行筛选的话,直接可以吧左边字段用鼠标拖拽到顶部,这样就可以对某些数据进行筛选和过滤了,例如这里我把客户类型这个字段拖拽过去,并筛选出哪些可数是重要价值用户:

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查询出来的明细不仅可以下载到本地里用EXCEL打开,还可以以链接或者二维码的形式分享给其他人,通过网页便可查询,非常方便和人性的操作:

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