這 RFM細分分析 已被證明是最具挑戰性的營銷技術之一。作為管理 Shopify 商店的零售商或營銷人員，您可以使用它來獲得 對未來客戶行為的可行洞察.
您可以通過監控 RFM 縮寫背後的指標來做到這一點，如下所示。一旦獲得這些見解，您就可以開始執行 有針對性的活動， 專注於 促進銷售, 增加保留率， 和 培養客戶忠誠度.
今天的文章旨在幫助您優化 Shopify 商店的營銷工作。它將向您介紹 兩種 RFM 方法 和 三種執行方法 和 打破進程 向下。開始吧！
什麼是 RFM 分析？
增加收入和培養客戶關係始於 了解您的客戶。一旦你知道了 誰是有價值的人，您可以回答一些緊迫的問題：
- 營銷工作的重點在哪裡？
- 如何以客戶終身價值為中心進行客戶細分？
- 如何加強客戶保留力度？
- 如何優化預算投資並提高投資回報率？
該過程首先要了解 RFM 是什麼及其工作原理：
A. RFM分段的定義
RFM 為您提供 數據驅動方法 營銷努力。它根據三個方面來評估客戶的重要性和重要性：
- 近因 (R) – 或者客戶最近一次購買的時間是多久。最近購買過的人更有可能再次購買。
- 頻率（F） – 如果您鼓勵重複購買行為，經常購買的客戶無疑會參與其中，並且更有可能成為回頭客。
- 貨幣價值（M） – 這顯示了您的客戶中花錢較多的人。
當您根據這三個維度評估客戶時，每個維度都會得到 RFM 分數。然後，您可以根據分數創建不同的分段 最重要的指標 為您的 Shopify 業務。
這意味著如果你想讓 Shopify 相關 客戶群，您需要回答各種問題，例如：
- 您最關心花錢大手大腳的人嗎？
- 如果人們減少支出但增加購買次數，可以嗎？
- 您是否打算嘗試重新激活花費大量資金的較冷部分？
所有這些看起來可能很麻煩，但它提供了一種數據驅動的、高度準確的方法 創造有價值的客戶群。這只是 RMF 分析的眾多好處之一，我們將在下一節中討論。
B. 對 Shopify 店主的好處
RFM細分框架幫助您獲得 對客戶行為的寶貴見解。您需要這些有幾個原因：
- 識別最有價值的客戶 – 最近花費最多錢、購買最多商品的人。這些是您的 Shopify 業務最熱點的點；可能對交叉銷售和追加銷售感興趣並且最有可能繼續購買的人。
- 優化定價 – 一旦您獲取並分析了客戶訂單和行為的貨幣價值，您就可以調整定價以獲得更好的結果。
- 提高保留率和 CLV – 通過將營銷工作集中在正確的客戶身上，並使用正確的 Shopify 應用程序來應用各種提高保留率的策略。一旦您通過 RFM 框架識別出最有價值的客戶，您就可以努力留住他們並提高他們的客戶生命週期價值——另一個重要的電子商務指標。
- 改善庫存管理 – Shopify 允許您進入廣泛且利潤豐厚的直銷領域。但如果您正在處理庫存和庫存，請使用 RFM 更快地周轉並做出更好的決策，以幫助提高利潤並減少庫存積壓。
為了實現這一目標，是時候邁出為 Shopify 客戶應用 RFM 細分的第一步了。就是這樣！
如何製作 RFM 報告？
讓我們看看 3個必要階段 對您的 Shopify 商店和客戶群進行 RFM 分析：
1. 數據收集
導出可用數據。它就在您的 Shopify 分析儀表板中。抓住以下幾個方面：
- 顧客姓名;
- 電子郵件地址;
- 最近購買的日期；
- 已下訂單數量；
- 總支出。
那些是 關鍵屬性 您需要為每個客戶分配一個 RFM 分數。最簡單的方法是獲取包含該信息的 Excel 工作表。一旦你擁有了它，就該 過濾和分析數據.
2. 數據分析
要獲得 RFM 分數，您必須分配 每個維度都有不同的分數 – 新近度、頻率和貨幣價值。進行 RFM 分析的最簡單方法是分配 1 到 5 的分數，1 是最低分數，5 是最高分數。
讓我們考慮每個維度：
- 新近度 – 根據最近的購買情況過濾表格並為其分配適當的分數。如何定義近期取決於您的業務和您銷售的商品。為了舉例說明，我們為過去 30 天內購買的所有客戶分配 5 分，為過去 31 至 90 天內購買的所有客戶分配 4 分，為過去 91 至 180 天內的每次購買分配 3 分，對於 181 天到 270 天之間的購買，為 2；對於其他所有人（最後一次購買發生在 9 個月或更長時間前），為 1。
- 頻率 – 提供昂貴奢侈品的零售商可能會認為每位顧客每三個月購買一次商品是頻繁的。如果您銷售洗髮水和牙膏等消費品，則可能需要每位客戶每月進行一次銷售才算頻繁。一旦定義了它對您的意義，在根據訂單數量過濾表格後，為每個項目分配從 1（最低）到 5（最高）的分數。
- 貨幣價值 – 根據總支出過濾表格，並為每個客戶分配 1 到 5 的分數，以確定支出最低和最高的人。
在表中再添加一列， 連接 R、F 和 M 分數，並獲取您的 RFM。
一旦你這樣做了，你將得到一個看起來像這樣的表：
| 顧客 | 右 | F | 中號 | RFM分數 |
| A | 1 | 3 | 4 | 134 |
| 乙 | 4 | 1 | 3 | 413 |
| C | 5 | 4 | 5 | 545 |
| D | 2 | 2 | 1 | 221 |
| 乙 | 3 | 5 | 2 | 352 |
另一種方法， Shopify 專家推薦 它們本身就是三個維度的總和。這大大簡化了從分析中導出細分的過程。在這種情況下，上表將如下所示：
| 顧客 | 右 | F | 中號 | RFM分數 |
| A | 1 | 3 | 4 | 8 |
| 乙 | 4 | 1 | 3 | 8 |
| C | 5 | 4 | 5 | 14 |
| D | 2 | 2 | 1 | 5 |
| 乙 | 3 | 5 | 2 | 10 |
Shopify 專家 建議按最高分過濾它們。這就是您的細分方式。
我們將在下一節中看到這些部分是什麼，所以請繼續閱讀。
3. 客戶群識別
細分市場會有所不同 根據您的方法、幫助您為客戶評分的應用程序以及您的特定業務需求。除了低、中和高價值細分之外，您還可以識別 6 到 11 個組，具體取決於您使用 RFM 框架的方式。
這 最常見的 RFM 段 對於 Shopify 客戶來說：
- 新客戶 – 近期得分較高但頻率和貨幣得分較低的人。
- 潛在的忠實客戶 – 近期得分、平均頻率和貨幣價值較高的人。
- 忠實客戶 – 那些具有高頻率、高新近度和高貨幣價值分數的內容。
- 冠軍 – 例如，您可以將那些花費最多的忠實客戶視為冠軍，如果您想通過忠誠度計劃特別關注他們，甚至可以將他們分為專門的細分市場。
- 快睡了 – 頻率得分較低但最近購買過的人。他們代表了所有電子商務網站中最大的群體，如果您想將他們培養成忠實的客戶，您需要讓他們保持活躍和參與。
- 有一定風險 – 已經有一段時間沒有購買且購買頻率和總支出逐漸下降的人。他們曾經很忠誠，但即將忘記你，需要一些關注。
- 流失的客戶 – 也稱為睡眠者。他們的近期得分非常低，並且可能一年內沒有購買過，這導致頻率和貨幣得分非常低。如果您想讓這些人回到您的商店，您必須重新吸引他們。
如果您精通技術，您可以自己繪製在前一階段收集和清除的數據。如果統計不是你的強項，還有 大量 Shopify 應用 您可以使用它來獲得視覺效果，如下所示。
如何為 Shopify 客戶創建 RFM 細分？
Shopify 客戶的 RFM 細分可以幫助您 提高保留率和回報率，而且還與您網站的純技術方面有關。因此，您可以：
- 集中您的營銷工作 哪裡重要，哪裡會產生影響；
- 決定 哪些策略可以提供幫助 提高投資回報率並加強客戶保留工作；
- 選擇最適合的 Shopify 應用 幫助您執行的功能 那些策略。
現在您已經很好地了解瞭如何為 Shopify 客戶進行 RFM 細分以及如何實施該框架，現在是時候選擇方法了。請記住，此類分析適用於具有以下特徵的企業： 至少有6個月的病史.
一旦發生這種情況，您可以通過以下方式計算 RFM：
方法 1：Shopify 應用
Shopify 應用程序優惠 計算 RFM 的不同方法。可以幫助您的一些值得注意的應用程序示例包括：
- 維貝特雷斯 – 完整的營銷自動化和客戶數據平台>我們必須把它放在第一位
- 保留X – 得分從 1（最高分）到 4（最低分），並為其用戶生成 6 到 7 個細分。
- 細分應用程序 通過特雷斯爾 – 附帶 30 多個預先構建的客戶群，可幫助您進行 RFM 分析。
- 忠誠的RFM – Digismoothie 的簡單且免費的應用程序
- 揭示 通過 Omniconvert – 根據 RFM 使用自動細分來發現最有價值的客戶。
- 忠誠 通過 Digismoothie – 它可以幫助您輕鬆繪製細分，允許在 Shopify 中自動標記，並可以按忠誠度創建細分。
方法2：在Excel中手動
如果您不想將應用程序連接到您的 Shopify 商店，下一個選項就是這樣做 在 Excel 中手動。這就是我們上面分解的過程。
它需要一個 清楚你的目標 和 頻率和新近度對您意味著什麼 在您提供的產品和商業模式的背景下。
方法 3：編碼和 BigQuery
使用 BigQuery 需要 基礎編碼知識 和工作經驗 使用 SQL 的數據庫。如果這對您來說沒什麼意義，我們的建議是求助於您的內部程序員。
由於我們知道大多數 Shopify 店主不維護編程團隊，因此嘗試自己運行 RFM 分析可能更合理。
或者，您可以找到各種資源，例如 Panoply 提供的 RFM 指南。他們為那些有過相關經驗的人提供了詳細的 Shopify Analytics 指南 數據和編碼的技巧.
回顧一下
留存率、參與度、 和 效率 營銷活動 – 所有這些都受益於 Shopify 客戶的 RFM 細分。該分析採用 Shopify 分析中可用的三個維度，並提供 數據寶庫.
如果你想 贏得更多客戶 並在 Shopify 上發展您的電子商務業務，您需要數據。它可以幫助您集中營銷活動， 識別您最有價值的客戶，並認識到潛力。
使用客戶數據平台，例如應用程序中的功能 振動追踪 可以告訴你很多關於客戶的信息。使用該數據 分析並細分它們 根據他們的 忠誠度和潛力 可以改變企業。
Shopify 客戶的 RFM 細分可以幫助您 讓您的頂級 20% 保持活躍 但最重要的是， 保留頂部10%。您企業中薪酬最高、購買頻率最高的冠軍。不要讓猶豫阻止您進行 RFM 分析並培育基於忠誠度的有利可圖的客戶關係。
利用上述細分，讓數據為您服務。
