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GrowingIO「RFM标签」:快速实现精准分层营销,操作零门槛

来源:GrowingIO 微信公众号2023-9-4

RFM模型是企业精细化运营中常用的用户分层方法,通过对最近一次消费(Recency)、消费频次(Frequency)、消费金额(Monetary)的计算,企业最高可将用户分为从一般挽留到高价值不等的8个层级,便于进行个性化营销。

RFM模型示例(图源网络)


各大银行和电商平台是RFM模型的普遍实践者。通过收集并计算客户的交易、账单等维度的数据,银行会将客户分为从普通到高净值不等的若干人群,电商平台则以会员等级划分用户群体。

随着消费者需求更加精细化,他们会在原有等级上对用户群体再次细分,打上不同价值的标签,比如在较高等级的会员中圈出更高价值的用户群体,以便进行更个性化的运营,创造更大增长。

以电商行业为例,亚马逊的Prime会员、淘宝的88VIP、唯品会的超级VIP、山姆超市的卓越会员等等,都是对高价值会员的再圈选,他们的消费频次、购买力和忠诚度都更高。面对这部分群体,企业营销的目标是进一步提高客单价和购买频次

比如在权益设置上,山姆的卓越会员比普通会员多了2%积分返利和全年12张运费券,还增加了免费洗车和看牙等中产人士高频使用的权益,为会员带来购物之外的价值。

营销效果也十分明显。数据显示,山姆近85%的卓越会员来自普通会籍升级,会员权益实现了近100%兑换率,同时会员续费率超过80%

RFM模型在精细化运营中的作用毋庸置疑,随着该分析方法使用越来越普遍,为缩短业务人员用RFM模型进行分析的路径、降低分析门槛,包括GrowingIO在内的数据服务商们陆续开发了「RFM」标签功能,让业务人员只需通过简单设置即可实现用户分群和打标签,从而一键圈选进行个性化营销。

低代码、超灵活,操作更简单

以GrowingIO客户数据平台内的「RFM标签」为例,其设置和RFM模型的计算方式极为相似,用户需要先对R、F、M三个指标进行定义,这样后台才能计算平均值。

RFM标签设置示例


接下来再定义RFM价值分层和设置层级名称即可,用以区分不同层级的用户群体,十分简便。

作为低代码标签,RFM标签在低门槛外还具备高度灵活性。业务人员可根据实际需求设置R、F、M的等式和更改层级名称,并能随时调整。接下来就可以一键圈群分层营销了。

从打标签到圈群,整个过程不到5分钟就能完成,完全不需要分析师和开发人员写SQL调取数据、搭建模型,也不需要长达数周的排期才能有所产出。

通过RFM标签,企业不但能了解用户结构,找到最有价值的用户和需要挽回的用户,也可以了解他们的购买行为和偏好,从而调整产品的定位和推广策略,提高营销效果、刺激用户消费,从而提高产品销量和市场占有率。

GrowingIO客户数据平台(CDP)的所有标签均为低代码标签,覆盖规则、算法等多个维度,可充分满足企业圈群的各类需求,未来我们也将开发更多低代码标签,帮助企业做好精细化运营,维护住高价值群体,实现更大增长。

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