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基于RFM模型的服装零售精准营销研究

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叶宝文朱奕孙田雨

摘要：电子商务因其购物的便捷性、时间和地域的非限制性，以及更具优势的经营成本对服装实体零售店铺的运营造成了巨大的冲击。因此服装零售店铺要发挥自身优势，准确进行市场定位。精准营销思想是对市场进行准确的定位、精确的营销策略和精准的营销流程，可帮助企业更好地宣传品牌理念和品牌文化，提升品牌形象，进而为目标客户群提供优质的服务。本文将RFM模型应用于服装零售店铺，细分客户类型贯彻精准营销思想从而实施精准营销。

关键词：RFM模型;服装零售;精准营销

一、引言

传统大众营销的4P理论（Product-产品、Price-价格、Place-渠道、Promotion-宣传）侧重点在于企业角度，而一对一营销中的4C理论（Customer-顾客、Cost-成本、Convenience-便利、Communication-溝通）注重消费者需求。美国唐·舒尔茨以企业与消费者合作共赢为视角，提出4R（Relevance-关联、Reaction-反应、Relationship-关系、Reward-报酬）理论（如图1）。精准营销则是4R理论的应用与实践，是一种精细化、准确化的营销方式。“精”即客户分类精细度，“准”即营销策略准确度，精细的客户分类标准加上准确、可衡量的营销方法是其核心思想，因此，精准营销将是服装品牌企业未来的努力方向。

随着商品经济的繁荣和市场需求的不断变化，零售企业间的竞争加剧，尤其针对产品生命周期短的服装业，终端零售店铺在电子商务环境的冲击下，为使店铺利润最大化，需充分利用CRM理论，有效吸引顾客，剖析顾客需求，提供顾客满意的商品与精准的营销服务，促进客户满意度和忠诚度的提升。

二、精准营销

精准营销体系的基础是构建消费者信息数据库，核心是消费者的需求，目标是精准地为消费者提供个性化的产品或服务。因此，实现精准营销的关键在于从数据中提炼有效的客户消费信息，从数据挖掘中发现并总结客户的消费行为逻辑。

1.精准营销的定义

精准营销就是企业根据消费者的心理以及行为特征，在实现精准定位的前提下，综合利用多种现代化的技术和手段，采取定量与定性相结合的方法对目标市场进行精确的划分。根据不同的消费心理和行为特征，采取针对性策略。

2.精准营销的特征

精准营销的五项主要特征：

（1）目标对象的选择性，即如何选择吸引目标消费群体。这个过程中，不但要聚集关注度，还要有效排除非目标群体，进而提供个性化产品及服务。

（2）目标对象的稳定性，即保持顾客的忠诚度。企业只有在满足顾客需求的同时，才能保有维持客户的机会，因此，需要提高顾客的认知，促使其行动并产生重复购买行为。

（3）沟通策略的有效性，即如何有效触动和吸引顾客。有效吸引目标群体的定义是：在市场细分理论的指导下，对于不同维度的客户群采用一对一的沟通方式，从而实现有效吸引客户群。

（4）沟通行为的经济性，即通过运营降低成本，实现高回报。

（5）沟通结果的效益性，即实现收益。实现收益的前提是要维系客户，通过有效沟通所获取的顾客信息，提供针对性的产品和服务提高其购买力。

3.精准营销行业研究现状及应用

在传统行业如农产品销售、图书出版业、零售业以及旅游业中都可见到精准营销的身影;新兴领域如电信行业、传媒广播业也通过精准营销进一步发展;而精准营销在电子商务及新媒体领域的推广也达到了新高度;未来的精准营销将进一步与人们的生活息息相关。

三、RFM模型

企业凭借科学有效的客户分类模型从而实现客户的细分，降低企业运行成本、提高用户转化率最有效的方式就是制定针对性的运营策略或提供个性化的客户服务。目前，基于客户购买行为和方式、消费数额大小等指标对客户聚类的RFM模型正在被众多企业使用，以达到识别高价值客户的目的。

RFM模型释义：

R（Recency）为近度（单位/天），表示顾客一段时间内的最近一次购买时间距离截止时间的间隔天数，即时间间隔。

F（Frequency）为频度（单位/次），表示一段时间内顾客发生交易的次数，即购买频率。

M（Monetary）为额度（单位/元），表示一段时间内顾客在企业的消费金额，即购买金额。

1.RFM模型的优缺点

（1）优点：①RFM模型中所涉及到的R、F、M等关键信息均可在企业CRM数据库中直接获取，成本低、效果显著且不牵涉顾客隐私;②RFM模型一目了然，能够使企业在较短时间内了解顾客的活跃度、品牌忠诚度以及两者之间存在的关系;③ RFM模型可以辅助企业分析顾客价值，识别出高、低价值顾客，并剔除低价值顾客、保留高价值顾客，使企业资源得到合理分配，实现提高品牌市场利润的最终目标。

（2）缺点：RFM模型对购买频率较高的顾客消费行为分析结果是较为准确并且显而易见的，但对于每次消费数额较低、购买频率不高的普通顾客分析结果是比较模糊的。

2.RFM模型的应用

信息时代的到来使得企业营销的关注点从以产品为中心逐渐转变为以客户为中心，企业零售的主要问题从而成为客户关系管理。客户关系管理的核心在于客户分类，只有通过精确有效的客户分类，辨别无价值客户、一般客户、高价值客户等，企业才能根据不同类别客户采取针对性营销策略，合理分配营销资源，实现差异化客户服务。

目前，根据客户购买的行为和方式、消费数额大小等指标对客户聚类，使用较为广泛的是RFM模型，RFM模型普遍适用于多品类生产和销售的企业，如服装、超市、化妆品等。

RFM数据是客户与企业进行交流互动时产生的数据，能客观描述客户购买行为，一般可以通过CRM客户关系管理系统查询得到该数据，客户细分标准可以采用RFM中的三个变量，进而判别出客户的当前价值和潜在价值，并预测未来价值。

3.RFM模型划分标准

传统的主要研究方法是：将每个客户类别的R、F、M平均值与总R、F、M平均值进行比对，若单个客户的RFM平均值大于或等于总RFM均值，记为↑;若单个客户的RFM平均值小于总RFM均值，记为↓;则RFM共有八种可能性，即客户可以划分为八个类型（表1）。

四、RFM模型分析过程

1.客户类型划分

RFM模型细分标准明确了客户类型划分方向，具体分析步骤如下：

（1）根据RFM参数，从CRM客户关系管理系统中收集一定数量与RFM变量值相关的顾客信息。

（2）对获取的顾客信息进行预处理。

（3）計算预处理后的所有顾客R、F、M的总平均值。

（4）将每位顾客的R、F、M值与总平均值进行比较，划分客户类型。

2.计算顾客价值

利用式（1）计算RFM细分客户类型的顾客价值，进而通过价值排序使企业获取更准确的消费信息，为企业采取针对性营销策略和提供个性化服务呈现了理论依据。

3.顾客价值基础评估

（1）主观赋权法-层次分析法

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是美国匹兹堡大学的Thomas L. Saaty教授于20世纪70年代提出的一种系统分析方法：当决策问题在不确定情况下具有多个评估准则时，即可运用该方法解决问题。

层次分析法具有简明清晰、直观性强的特点。依据评价者个人主观经验，层次分析法可将评价者主观的定性思维转化为科学的定量矩阵，计算出相应指标的权重后，进行问题决策。

按照层次分析法的步骤，对评价体系指标进行层次构建。其中，目标层为该店铺RFM指标评价体系，指标层为R（近度）、F（频度）、M（额度）三个变量，然后对指标层中的三项指标进行两两比较。

（2）指标权重问卷发放与回收

本文首先采用主观赋权法（层次分析法）确定各项指标权重，但由于问卷的专业性和针对性较强，因此选择该零售店铺资深管理人员（具有两年以上工作经验的店长或区长）为调查对象，通过咨询访谈专业人士对R、F、M三个变量进行重要性评定。

（3）评价指标权重计算

通过咨询访谈该零售店铺资深管理人员，整理每份问卷的指标权重，再计算同一指标在八份问卷中的平均权重值，即为该指标的主观赋权值。经计算，得到品牌RFM指标评价体系中各指标权重，即WR=0.20、WF=0.35、WM=0.45。

（4）计算客户价值

首先，通过对VIP顾客消费信息的预处理，得到每一位顾客的R（近度）、F（频度）、M（额度）值;然后通过主观赋权法确定三个变量的权重;最后，依据式（1）可粗略计算顾客价值，进而确定各RFM细分类型的客户价值取值范围。

五、结论

根据RFM模型的分析过程可将顾客价值细分为重要保持客户、重点发展客户、重点挖掘客户、未来发展客户等。对于无价值客户，这类客户的忠诚度较低且流失概率大;对于低价值客户，应进行挽留，再一次激发其购买意愿;重要挽留的客户，应着手实施“挽留”措施，再次吸引其回店;重要发展的客户，相对活跃、忠诚且消费实力更高，如果通过适当维护，能增加该类顾客的回店购买次数，可作为企业重要发展的客户群;未来发展客户，顾客价值相对较高，利用品牌知名度、影响力以及产品带动顾客后期消费，可作为未来发展的客户群;对于重要保持的客户，店员后期可以适当维护，若到店消费次数和金额不断增加，即为企业优质客户，若后期没有到店情况，则仍按休眠客户处理。

因此在RFM模型细分后的客户应采取不同的回访计划与营销策略，精准营销思想实际为准确的市场定位、精确的营销策略和精准的营销流程，这样才能帮助企业更好地宣传品牌理念和品牌文化，提升品牌形象，进而为目标客户群提供优质的服务。

准确的市场定位是以大量收集和整理客户各方面消费信息为基础，利用数据挖掘技术根据客户不同的属性和特征对客户群进行细分，精确地挖掘客户价值、了解客户消费偏好等特征，进一步掌握客户差异化需求，并实时追踪客户群特征和需求变化，以求做出积极回应。

参考文献：

[1][美]唐·舒尔茨，海蒂·舒尔茨，著.王茁，顾洁，译.整合营销传播（创造企业价值的五大关键步骤）[M].北京：清华大学出版社，2013.6.

[2]孙瑛，马宝龙，李金林.基于RFM模型方法的忠诚计划会员顾客价值识别研究[J].数学的实践与认识，2011，41（15）：75-79.

[3]熊兰，高炳.基于RFM多层级客户价值模型的客户细分研究[J].商业经济研究，2017（3）：55-57.

[4]T. L. Saaty.The Analytic Hierarchy Process[J].McGraw Hill， INC，1980：22-71.

[5]蒲天添.基于AHP模型的工程项目风险预警分析[J].统计与决策，2018.11.

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