RFM模型在健身行业的应用-以保定飞特健身房为例

1RFM理论RFM理论由美国数据库营销研究所ArthurHughes提出，根据“最近一次消费（Recency）、消费（Frequency）、消费金额（Monetary）”这三个要素对客户进行分析。其中“R”最近一次消费，指上一次发生购买行为的时间。理论上，上一次消费时间越近的客户是更优质的客户，因为再次对其提供商品或服务，该类客户是最有可能产生回应的。“F”消费频率，指在一定的时间内客户发生购买行为的次数，发生次数越多的客户，也是满意度最高的客户，对品牌的忠诚度也就越高；“M”消费金额，指在一定时间内客户所消费的总金额。消费的金额越高，客户的价值贡献就越大，是更优质的客户。1.1RFM的构建RFM根据消费时间，消费频率，消费金额进行分类，但在实际操作中，不同指标的权重难以决策。由于飞特健身房提供的项目众多，在这里我们只选取器械训练，作为讨论目标，这里需要注意的是，目标市场的选取需要满足数量和服务内容两方面的特点，在这里器械训练在整个经营项目并不完全能够代表飞特健身房业务经营的现状，我们这里采用的是假定产品的方法，选取研究比较方便的项目，业务比较普遍，便于人们理解。对于其他的项目，可以根据产能的转换和投入人工成本进行转换，在这里不再赘述。RFM评分指标，此评估客户的方法有三个维度，时间，频率，金额。根据我们的市场调查，将每个维度的具体指标分为两个等级，忠诚客户，不稳定客户。根据每个维度的具体评分指标，我们对客户进行打分，与对应的分数范围进行对比，探究客户等级。最终结合其他的维度对客户进行定义。1.2RFM的客户类型重要价值客户，说明三个指标都很高，优质客户，需要保持；重要挽回客户，交易金额和交易次数很高，但是最近没有什么交易记录，需要唤回；重要深耕客户，交易金额较大，且均为最近交易，因为应该与之维持较好的客户的关系，以增长重要挽留客户；潜力客户，次数大，最近有很多交易；新用户，最近有交易，但金额和频率尚处于较低水平；一般维持客户，交易次数多，但是消费金额小；流失客户，三个指标都未达到正常水平。2健身市场的行业情况根据我们的问卷调查显示，针对学生的飞特健身房旺季都在3.4月份、9-10月份，办卡的人很多，同时健身的人也很多。由于单次健身效果不佳，并且费用较为高昂，绝大多数的消费者还是会选用办卡。飞特健身房办卡业务除了私人教练之外，其他项目均可体验。卡的业务类型有：月卡，季卡，年卡，双年卡。在进行调查的过程中，绝大多数的管理人员并未对办卡之后的健身情况和消费情况进行详细统计。但是根据他们的经验进行估计，因为个人毅力和时间问题，60%甚至70%的人将会在一个月之后放弃健身活动。这表明健身市场的是具有季节性的，热度易逝，绝大多数的消费者都是一次性消费，消费金额在200-400（年卡的价格），由于学生的学业进程，客户的积极性也会下降。因此健身行业的客户流失现象严重，因此如何有效地进行客户管理，如何提高用户的忠诚度和满意度，将是提高健身企业竞争力的关键。3利用RFM系统进行客户细分模型构建（1）“R”的构建，R指的是交易的时间，这个模型中选取的是最近一次消费者进行交易的时间，根据我们的市场调查，最终将这个范围界限定为两周，如果顾客保持每周都进行健身锻炼，评分为80～100，如果顾客已经有两周没有进行锻炼，我们将细究其出现的问题，询问为什么没有继续进行锻炼，评分定为60分以上但不得高于80分；在我们的询问之下，如果顾客在第三周依然没有进行消费，那么我们可以认为在这个维度下，用户已不符合重要客户的条件，打分在60以下。（2）“F”的构建，F：交易频率，根据健身房中的一般规律，健身爱好者能够坚持4～6天/周的坚持到场，评分为80～100；一般爱好者每周能够保持2～3次的锻炼，评分定为60分以上但不得高于80分；而客户忠诚度较低的顾客，一周一次甚至两周一次，用户已不符合重要客户的条件，打分在60以下。（3）“M”的构建，由于行业竞争的激烈，飞特健身年卡卡面金额从400已经降到了200左右，当然，这只是针对学生和保定市的经济状况采取的定价，在成都等二线城市，年卡的价格要定到800-900元不等。如果以这个角度分析学生人群，效用有限。但是，对于工作人群和其他爱好者，卡面的金额具有很好的区分作用。普通卡的服务只包括了器械锻炼，健身房的私教和课程以及很多健身产品的代销等很多项目可以采取金额这一维度进行区分。结合保定总体环境，我们制定的指标如下：每月消费总金额在300元以上的，定为重要客户，评分为80～100分；每月消费金额在100-300，定位一般客户，在100元以下的为不稳定客户。4飞特利用RFM模型进行客户管理的过程当一个顾客在飞特进行消费时，数据库录入他的消费时间，频率，金额。经过一个月之后，进行数据处理，根据分数区间最终确定客户类型，最终根据客户类型进行不同的营销。经过营销策略处理后，继续收集数据，再次进行RFM打分，与原分数进行比较，以此研究营销策略的效果。针对行业变化，RFM的评分标准需要对应