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跨境头条

在客户关系管理中,对客户进行细分的方法有很多种。企业可以依据不同的要求依照不同的因素进行客...

跨境电商RFM客户细分模型

在客户关系管理中,对客户进行细分的方法有很多种。企业可以依据不同的要求依照不同的因素进行客户细分,如客户的个性化材料、客户的消费行为(消费习惯、数量和频率)、客户的购置方法、客户的地理地位、客户的职业、客户的关系网、客户知识层次、客户的范围、客户对企业的贡献、客户的价值(特殊是客户性命周期价值)等。

跨境电商RFM客户细分模型

依据跨境电商客户管理的特征,对客户细分较为常用的办法是RFM客户细分模型。所谓RFM,即Recency、Frequency、Monetary,它是依据客户最近一段时间的消费情形,对客户购置的次数和金额进行分类管理,它是衡量客户价值和客户创利潜力的重要工具和手段。企业用RFM客户细分模型,通过检查客户最近一次消费的时间有多久、客户在最近一段时间内消费的次数以及客户在最近一段时间内消费的金额,从量上决定那些客户是最好的,推测客户消费的异动状态,分析客户是否流失、那些客户是需要企业连续关注的以及那些客户是需要淘汰的等。

其中,R(Recency),最后一次消费的天数,是指客户最近一次消费的时间有多久,距离上一次消费时间越近的客户,其具备的创利潜力就越强。大多数企业应用天数,但对某些企业来说,以月数为计量单位或以周数甚至小时数可能会更合适。

F(Frequency),消费频度,是指客户在最近一段时间内消费的次数。最近常购置的客户通常就是满意度较高或者忠实度较高的客户。增长客户购置的次数意味着从竞争对手处赢得更多的市场占领率,因此,购置频率越高的客户对于店铺发展越有利。

M(Monetary)消费额度,是指客户在最近一段时间内消费的金额。有数据表明,40%的客户贡献了企业80%以上的营业额,表现最好的10%的客户的平均消费通常是表现最差的10%的客户的十倍。

RFM客户细分模型较为动态地展现了一个客户的全体轮廓,为个性化交流和服务提供了根据。跨境电商客服人员可依据客户消费的时间、次数及金额对客户进行细分以及开展相关工作。

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