样例联邦快递客户资料RFM分析案例

1、联邦快递客户资料RFM分析在做一些行销咨询项目中， 我发现普遍的一个问题就是面对已经积累的客户， 企业不知道如何下手。 特别是在老客户的资料方面。用我们的行话： 老客户的资料是最有价值的“第六媒”。这对于企业来说， 不会合理利用这些已经存在的资源的确会造成很大的浪费。 况且这几个企业都是和互联网有关， 而网络是最好的数字化媒介，可以跟踪，计算客户的各种指标。而在此方面， 很多跨国企业无疑走在了前面， 最简单的方法就是 RFM方法 ( 下附 RFM的说明 ) ，即最近一次购买的时间， 购买的频率，以及购买金额，下面以联邦快递的做法做个说明。首先联邦快递利用 RFM的变化来评断客户的贡献额， 计分

2、的方法是：将单一客户过去三个月内消费金额乘上两倍，再加上过去 3 至 6 个月间该客户的消费金额， 接下来联邦快递利用 DataMining 中的 Cluster 分析，将所有客户分为七大族群， 每个族群再依贡献额细分为十等分，这七大族群分别是：贡献额最高的10%稳定客群过去六个月流失的中贡献额客群低贡献额的季节性客群高贡献额的成长客群中贡献额的稳定客群低贡献额且在过去六个月内的流失客群低贡献额但刚回复交易的客群联邦快递观察在过去的两年内，客户如何在七个族群中移动，以及客户如何在十等分内上下移动，一旦有任何的行为模式被分析出来，联邦快递便针对每一个族群发展一套客户策略。 举例来说：最顶尖的 1

3、0%稳定客群，是最佳而且是最有价值的客户，联邦快递的策略就是想尽办法留住他们，对他们提供最好的服务，以避免这群客户的流失。高贡献额的成长客群是指消费金额成长超过 15 们，联邦快递投入行销预算找出导致他们成长的原因，它客户提高贡献额。倍的客户以协助其过去六个月流失的中贡献额客群， 是指在过去六个月贡献额降低 90%的客户，这群转身而去的客户，让联邦快递损失许多应得的利润，因此必须找出什么地方出错？联邦快递透过电话行销与客户沟通来调查原因，以挽回客户的心。找出季节性的低贡献额客群是非常有用的， 因为这些客户只在一年的某些季节交易， 花费行销预算去刺激他们在其他时期交易将是十足的浪费。我们在数据库

4、分析的同时， 也可以参考联邦快递的作法， 将客户分为不同特性的族群， 并且针对族群特性， 制订相对应的行销策略，这样分析数据库才能对企业产生更多实在的效益。出师表两汉：诸葛亮先帝创业未半而中道崩殂， 今天下三分， 益州疲弊， 此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚

5、以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。“能 ”，是以众议举宠为督：亲贤臣， 远小人， 此先汉所以兴隆也； 亲小人， 远贤臣， 此后汉所以倾颓也。 先帝在时，每与臣论此事， 未尝不叹息痛恨于桓、 灵也。 侍中、尚书、 长史、 参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不