当用户人群如海潮一般庞大时，品牌在开心之余也将面临着用户运营的巨大压力。

用户运营人员常常会思考：如何对我们的客户进行分类？如何对不同的客户进行分层营销？而被广泛用于衡量客户价值并据此进行客户细分的RFM模型则是解决这一难题的关键钥匙。使用RFM模型，品牌就能对细分过后的不同人群采取相应营销策略，进行精准有效的用户运营。

究竟什么是RFM模型，又应当如何进行建模并赋能运营？我们将以服装品牌Y的门店会员运营为例，深入浅出的介绍这一模型的应用及其是如何结合营销自动化产品赋能用户运营的。

认识 RFM 模型

RFM模型最早由美国学者 Arthur Hughes 提出，是依靠最近一次消费「 Recency 」、 消费频率「 Frequency 」、消费金额「 Monetary 」三个维度来评估一个客户的价值。

• 最近一次消费「 Recency 」反映一个客户的活跃程度。上一次消费离得越近，R值越小，客户活跃程度越高。
• 消费频率「 Frequency 」反映一个客户的忠诚度。购买频率越高，F值越大，客户忠诚度越高。
• 消费金额「 Monetary 」反映一个客户的贡献度。消费金额越高，M值越大，客户贡献度越高。
  

当Y服装门店的运营人员需要进行会员分类时，通常会将以上每个维度切分成两段，以均值或者中位数为阈值，如此便将会员分为以下8类：

当然，纬度也可以依据实际业务细分，但是拆分细度需要格外注意：如果拆分过细，会产生许多差异并不明显的细分市场，则没必要单独制定一套营销策略。所以实际应用时，运营人员需要从自己使用RFM模型的目的出发，找到关键维度进行适当切分。如果你比较关注客户的流失，那么Recency会是一个重要的考量因素。如果需要提升客户复购，关注Frequency效果可能会更好。

RFM 模型 + 营销自动化 = 深度赋能用户运营

RFM 模型助力，轻松打上用户标签RFM 很适合应用在复购频繁的快消品行业、服装行业或者是服务业（比如旅行，保险，快递等）。同时在具体场景下，品牌可以通过RFM模型提高客户的交易次数、进行客户流失召回。

对于Y服装门店而言，一般每周会迎来一次购买小高峰，所以将「 Rencency 」的区分设定为2周以内、2周以上两个维度；而出于习惯将「 Frequency 」设定为分析一年内用户消费频次，并拆分成1-3次、3次以上两个维度；至于「 Monetary 」的设定则依据门店的客单价均值。

做好维度划分后，Y服装门店通过帷幄「 CDP 」，按照以上拆分指标值自动为会员打上8类标签，并根据会员的实时消费行为及时予以更新。

解读不同人群特性，开展精准营销

在做好用户细分后，Y服装门店针对其中 4 类重点关注的客户群体，通过结合MA营销自动化产品，定期对这些用户进行精准运营。

• 重点价值客户：对于单次消费价值高、消费频次高、近期有消费的这类客户，予以VIP礼遇与活动中的尊享待遇。比如每月发放VIP礼包并提醒到店使用，礼包内包含限量版周边、高额满减券以及一些高价值服务（免费衣物熨烫、设计搭配建议等）。锁定此类客户并尽量吸引他们到店，不断强化与其的沟通黏度。
  

• 重点保持客户：对于近期没有消费但历史消费频次和价值都很高的客户，Y服装门店要制定一些营销活动，唤醒这些近期未到店的忠诚客户。比如针对此类客户在店内组织新品穿搭服饰活动，并给出较高额的店内新品折扣优惠，吸引客户到店。
  
• 重点发展客户：对于近期有消费、消费金额高，但是消费频次低、品牌忠诚度较低的客户，Y服装门店会在营销活动中给予更多的关注和联系。比如在其到店消费时，赠送下次消费满减有效期券，从而刺激客户下一次到店消费。
  
• 重点挽留客户：近期无消费、消费频次低，但是历史消费金额高的客户是Y服装门店可能面临流失的客户，应当在营销活动中进行重点挽留。Y服装品牌将精心献上特别挽回优惠，比如推送同类服饰的精品优惠活动等等。

使用RFM模型细分用户，并结合帷幄「 MAP 」进行精准营销，有力地帮助Y服装品牌更好地洞察消费者心理，进而实现降本增效的精细化运营，达成了品牌私域的精细化运营和精益化增长。

作为放诸四海而皆准的客户忠诚度管理模型，RFM 模型在实践过程中为一众品牌解放工作人员双手，也创造了出乎意料的商业价值。根据不同的业务模式和客户特性，RFM 模型打好基底，让品牌游刃有余、切实有效地实现了精细化数字营销。