为了更好地理解 RFM 分析，有必要记住，这种监控技术也是基于三个主要变量的缩写：Recency、Frequency 和 Monetary。
通过 RFM 分析，可以对企业的客户群进行分组，将其划分为不同的参与级别。
正是通过这种策略，个性化的服务和营销方向才成为可能。
接下来，更好地理解RFM分析各个变量的含义！
新近度
新近度是涉及当前日期与客户上次购买或访问之间的时间的组成部分。根据企业的产品和服务，这个期限越长，营销策略的保留效果就越大。
毕竟，品牌必须存在于消费者心中以鼓励未来的购买。因此，较长的新近期可能表明对公司的不满、对竞争对手的偏好或公众与您的企业之间的任何其他障碍。
正如所见，有必要根据活动的利基来评估这个变量。例如，汽车和房地产行业的潜伏期比食品和美容行业要长得多。
频率
频率是根据同一客户与您的品牌达成交易的次数计算得出的变量。在此部分中，必须标准化计算周期，例如每周、每月、每双月、每学期、每年或每两年的购买次数。
测量频率还取决于您公司提供的产品或服务的类型。因此，有必要评估销售对象的使用寿命，以获得更忠实的关系。
频率的变化可能与购买价格、库存供应情况（尤其是零售行业）、客户需求和市场品牌兼容性有关。
因此，除了定量分析之外，还需要对结果进行定性观察。
货币性
货币是与客户已经在您的企 香港号码列表业中支付的费用总和相关的变量。这就是客户终身价值（CLV），也称为客户终身价值。这样，它代表了每个消费者的金额，并与您的公司从这些交易中获得的财务回报相关。
将货币价值与其他变量（例如频率和新近度）进行比较对于进行定性分析也至关重要。
毕竟，例如，需要较长时间返回的客户可能上次购买了大量商品，但尚未再次需要这些服务或产品。
将货币价值与围绕消费激励的营销策略进行比较也是值得的。
请记住，客户往往会在外观精美且值得信赖的产品和服务上花费更多。在这种情况下，紧迫感和社会认同等心理触发因素的有效性是一个区别因素。
为什么 RFM 分析脱颖而出？
由于多种原因，RFM 分析优于传统的分割方法。首先，这是一个数据驱动的模型，因为它需要从消费者和企业之间的交易中获取信息来获得洞察。
分析该数据的策略也是有利的，因为数据被分类以创建不同的客户群。
因此，可以评估每组消费者的行为，并在此基础上更有效地做出预测。