如何利用RFM模型和NPS指标体系促进电商企业快速增长

在竞争激烈的环境中，仅通过 查看经营指标 和客户生命周期价值来评估DTC （即Direct—to—Consumer直面消费者） 品牌的成功是不够的。预测客户行为和未来增长至关重要，有多种方法可用于实现这一目标。

RFM和NPS广泛用于电子商务中 ， RFM 代表 最近程度 、频率和货币价值 ， 是一种有效的分析模型，允许品牌衡量和识别高价值客户以进行进一步定位。对购买频率和时间的分析可以清楚地了解买家的未来行动，从而可以计算未来的收入。

然而，虽然观察可以说是预测客户行为的最直接方法，但它仍然需要付出巨大的努力。为了更快地获得结果，NPS将在评估客户对品牌的态度和忠诚度时完成这项工作。因此，分数越高，未来购买的可能性就越高。

虽然方法不同，但NPS和RFM是帮助电子商务企业更好地了解客户并推动增长的重要指标。在本文中，我们将探讨这些模型的工作原理，了解它们之间是否存在任何联系，以及品牌如何利用它们来深入了解客户行为和体验。

NPS介绍

NPS （ 净推荐值 ） 是一种流行的指标，用于衡量客户满意度、忠诚度和拥护度。一个简单的问题，“在0-10的范围内，你向朋友或同事推荐我们公司的可能性有多大”用于评估企业的成功和客户的忠诚度。

什么是RFM模型？

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述客户价值状况。

R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。

F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。

M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。

NPS和RFM之间的联系

当涉及到RFM模型时，很自然地认为F 频率 是最重要的特征：你可以通过查看这些数据来预测客户行为。然而，事实证明， R最近一次是一个更可靠的指标，因为它最好地预测未来购买的可能性。 原因很简单： 如果交易是最近的，客户会想到该特定品牌，并且可能会因新购买而返回。几个月没有购买任何东西的客户不太可能再次购买， 除非有 昂贵的营销活动 。

R最近一次 在NPS中也很重要。通常，调查会立即或在交易后不久发送，以获得最相关和可操作的反馈。这是客户“新鲜”并且更愿意分享意见和建议的时候。因此，您等待发送调查的时间越长，您收到的信息就越不准确。此外，您可能根本得不到任何反馈，如果互动发生在很久以前，则会让客户与您的调查混淆。

但 这并不意味着如果立即发送 NPS 调查，将获得很高的 NPS 分数 。 因为许多因素都会影响它，包括产品质量、交付、包装、网站体验，甚至客户当前的情绪。尽管如此 ，许多公司注意到，当他们调查 ， 很久以前最后一次与他们互动并在新交易后恢复正常的客户时，NPS 会下降。

基本上， R最近一次 是使用 NPS 和 RFM 模型来预测客户行为、改善客户体验和增加未来收入时应考虑的参数。

电子商务中NPS-RFM组合方法的优势

虽然RFM和NPS通常单独使用，但它们可以提供互补的见解，为品牌提供更全面的客户视图。RFM 根据过去的购买情况细分客户行为，而 NPS 则衡量客户满意度和忠诚度。

然而，即使RFM模型中的R是未来行为的最佳预测指标，它仍然不能被认为是理所当然的。为了更好地了解客户， 请比较 RFM 和 NPS 得分最高的人员列表：如果名称匹配，这些客户肯定会再次购买。

交叉引用结果是使用这两种模型带来好处的另一种方法。在发现最近的客户后，强烈建议检查他们的 NPS 调查结果并分析反馈。 通过这种方式，可以预测他们的行为并及时解决他们可能遇到的任何问题，以确保他们返回以备将来购买。

1. 高效细分客户

RFM根据购买行为和参与度对买家进行细分，而NPS则试图了解每个群体的客户满意度。例如，具有高 RFM 和 NPS 分数的客户可以归类为忠实拥护者。这些客户是该品牌的频繁消费者和直言不讳的倡导者，使他们成为口碑营销的宝贵资产。识别高价值客户可以带来许多好处，包括有效分配资源和增加收入。

2. 建立有针对性的营销并利用个性化

通过根据RFM分数和NPS评级对客户进行细分，电子商务公司可以制定有针对性的营销活动，个性化的产品推荐和有效的客户服务策略。分析数据以确定哪些群体最有可能响应特定优惠，为每个客户群量身定制营销工作，并解决任何痛点以提高转化率。例如，品牌可以使用 RFM 分析来查找最有可能购买新产品的客户，然后使用 NPS 数据制作直接满足其需求的营销活动。

3. 启用营销活动分析

虽然 RFM 可以固定最有价值的客户，但 NPS 可以评估营销活动对这些客户的影响。在这种情况下，较高的NPS分数表明该活动与目标受众产生共鸣。这同样适用于忠诚度计划。

4. 改善客户体验

通过混合RFM分数和NPS反馈，品牌可以了解客户对他们的体验满意或不满意的原因。例如，如果您在高价值客户群中发现批评者，请采取措施解决他们的担忧，提高整体满意度，并推动积极的口碑。这样，电子商务企业可以开发更好地满足其需求的产品，而积极的口碑将推动长期增长。

5. 提高客户忠诚度

虽然 RFM 分数可以深入了解客户购买 的频率 和 货币 价值，但它们并不直接衡量客户满意度或忠诚度。然而，NPS 找到 了客户忠诚度的驱动因素。通过结合这两个指标，品牌可以确定NPS得分最高的RFM细分市场，并专注于提高这些细分市场中忠诚度的策略（例如，通过独家优惠奖励客户的忠诚度）。通过采取措施留住这些高价值客户，您可以建立长期关系并增加重复购买的可能

性。

6. 减少客户流失

通过 RFM 和 NPS 分析，品牌可以确定有风险的客户，并通过保留活动吸引他们。例如，RFM 和 NPS 分数较低的客户无疑需要特别注意。这些客户最近没有进行过购买，过去花的钱很少，并且不太可能向其他人推荐该公司。品牌可以通过解决他们的痛点和使用有针对性的优惠，主动采取即时措施在为时已晚之前留住他们。

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