RFM是什麼? 2023如何將RFM模型應用在電商會員行銷?

你聽過RFM嗎? 在行銷圈非常流行的RFM模型被應用在各個領域，包含電商、實體通路販售等等。許多大型企業和小型企業都在使用RFM模型，並進行相關的分析和應用。

RFM是什麼? RFM模型又是如何被應用在行銷策略的制訂上呢? AI可以結合RFM模型提高電商營收嗎? 快跟著鷹編往下閱讀吧！

RFM是什麼?

RFM是一種市場行銷術語，代表”Recency”、”Frequency”和”Monetary”。這三個指標通常用於衡量客戶的價值和忠誠度，可以幫助企業找到最有價值的客戶和增加客戶忠誠度。

Recency: 最近一次購買時間；客戶最近一次購買的時間，通常使用天數或周數來表示。

Frequency: 購買頻率；最近顧客常到實體店面或是線上消費嗎？消費頻率越高的人就越有可能是品牌的忠誠顧客，也因此可以透過行銷策略，持續提高這群人的購買意願。

Monetary: 消費金額；則指的是客戶在購買時花費的金額，通常用平均值或總值來表示。

小結：我們可以用「會員分眾」的概念來理解RFM模型，例如: 找出VIP會員、潛在購買會員、沉睡會員，為其制定適合的行銷策略。

RFM模型可以應用在多個行銷管道上，舉例來說，可以把RFM模型應用到電商行銷中，以下是幾種應用的範例：

1. 會員分群：RFM模型還可以幫助企業進行會員分群，從而針對不同層次的會員制定不同的行銷策略。例如，透過RFM模型篩選出VIP會員群體，針對他們制定會員優惠、回購等等的行銷活動。

2. 媒體廣告：RFM模型也可以應用在媒體廣告中，例如Facebook廣告、Google廣告等，先篩選出會員分群的受眾，再制定適合的廣告投放策略和廣告內容，提高廣告轉換率和ROI。

3. 電子郵件/會員簡訊：RFM模型可以通過分析客戶的購買頻率、購買金額和最近一次購買時間，進行客戶分類，針對不同的客戶類型制定不同的郵件/簡訊內容和行銷策略，提高開信率和點擊率。

總之，RFM模型可以通過分析客戶價值和忠誠度，制定更有針對性和有效的行銷策略，提高消費者忠誠度和企業營收。

AI技術可以結合RFM模型，實現更準確、更精細的客戶分析和行銷策略制定。具體來說，AI技術可以通過大數據分析和機器學習算法，對RFM模型中的客戶分類進行更細化和更精確的劃分，預測客戶未來的行為和購買意願。

而Eagleeye的CDP顧客數據平台，可以透過AI人工智慧，分析客戶的社交媒體數據、網路搜尋紀錄等非結構化數據，導入AI技術能為RFM模型提供更全面、更多樣化的客戶數據，提高RFM模型的準確性和可信度，為企業實現行銷自動化的關鍵一步。

結語：
透過RFM的三個指標，企業可以對客戶進行細分，了解每個客戶的價值和行為特徵，進而制定更有針對性的行銷策略。若導入AI技術則可以幫助企業提升應用RFM模型，實現更精細化、更智能化的客戶分析，幫助企業進一步實現會員經營，打造成功的電商行銷策略。