RFM分析模型
RFM就是Recency、Frequency與Monetary的縮寫，它們是三個可量化的指標。行銷人員藉由這三個指標，對客戶能有更深的認識。
- Recency 最近互動
關注客戶最後一次消費的時間點，也可以是最後一次互動行為，如：網站造訪、使用App等。
- Frequency 互動頻率
關注客戶在一段時間內與品牌消費或互動的次數。
- Monetary 消費金額
關注客戶在一段時間內消費的金額。
（關於金額的算法，我們也可以將Monetary除以Frequency，得出「平均消費金額」作為顧客分組的次級指標。）
RFM分析三步驟
Step 1：定義 R、F、M的單位
根據不同產業情況，我們要採用不同的時間衡量單位。消費週期較短的就適合用「天」，消費週期較長的產業就適合用「月」。舉例如下：
- Recency：天、星期、月
- Frequency：交易次數/天、交易次數/星期、交易次數/月
- Monetary：元/天、元/星期、元/月
Step 2：顧客分級與分組
顧客分級
接下來，我們需要訂定適當的門檻，分別對 R、F、M 這三個指標做分級。（本文將RFM分成四級。）
| Recency | Frequency | Monetary |
| R-1（最近登入3天內） | F-1（單月消費五次以上） | M-1（單月消費>2,000元） |
| R-2 | F-2 | M-2 |
| R-3 | F-3 | M-3 |
| R-4（最近登入30天以上） | F-4（單月只做一次消費） | M-4（單月消費<200元） |
顧客分組
按照如上的分級方式，我們能得到64個客戶群體(4x4x4)。接下來，我們要在這64個客戶群組中挑選廣告受眾。
實務上，我們不會使用五個以上的級別，它會導致客戶群體太多、太複雜，效果也不一定更好。
Step 3：挑選廣告受眾群
在這些客戶群體裡(64群)，我們挑出以下四個行為特徵最明顯的群體作為廣告的目標受眾：
- 最佳客群
由(R,F,M)=(1,1,1)組成，代表他們最近才與品牌交易、交易次數頻繁且交易金額相對最高，是主力貢獻客群。 - 高消費的新客群
由(R,F,M)=(1,4,1)&(1,4,2)組成，代表他們最近有消費，而且金額很高，不過他們只消費了一次。 - 低消費的忠誠客群
由(R,F,M)=(1,1,3)&(1,1,4)組成，代表他們最近才消費，且消費次數多，唯獨消費金額相對較低。 - 沈睡老顧客
由(R,F,M)=(4,1,1)&(4,1,2)&(4,2,1)，代表他們最近一次消費是很久以前，不過消費頻次與消費金額在過去都是表現最好的。
完成顧客分組後才進入到我們的重頭戲——制定行銷策略。
行銷策略
在規劃行銷活動時，行銷人員必須考量以上四個群體的行為特徵，將合適的廣告內容推播給合適的顧客群體，以達成個性化行銷的目標。以下提供幾個行銷策略的思路：
- 最佳客群
1. 與此客群溝通時，須讓他們感到自己的高價值，有些時候更能享有尊爵服務。
2. 品牌主須優先滿足他們的需求，因為他們的貢獻是最多的，
3. 儘管會產生額外成本，也要進一步分析他們的「個人偏好」及「相關聯需求」，並為顧客帶來更個性化的服務。 - 高消費的新客群
1. 培育新顧客一直是品牌很重要的課題，而此客群第一次消費金額特別高，所以花心力培育他們就更為重要。
2. 與最佳客群相同，與此客群溝通時，須讓他們感到自己的高價值。
3. 提供「獎勵誘因」來繼續與品牌互動。 - 低消費的忠誠客群
1. 針對此低消費高忠誠客群，品牌主不必使用價格促銷或不斷曝光的手法，而需思考如何利用個性化服務提高他們的消費等級。
2. 作為品牌的忠誠客群，他們是最有可能幫品牌「打廣告」的人。品牌主可在他們將消費體驗分享到社交網路時提供獎勵，作為口碑行銷的誘因。 - 沈睡老顧客
喚醒已經走了的顧客是很難的。所以，我們只專注在「價值高」的沈睡老顧客。品牌主要研究此客群過去的交易歷史，並找出他們的偏好，在這個基礎上用新的方式與他們溝通。
使用行銷自動化系統開始推播！
當我們完善了客戶分群，搭配量身打造的行銷策略，最後再導入行銷自動化系統，我們便能見識到Martech所帶來的威力了！
