超级项目经理应该掌握的99种武器之32：客户分类RFM模型

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：

• R（Recency）最近一次消费时间：表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。
• F（Frequency）消费频率：消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。
• M（Monetary）消费金额：消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者为企业创利的多少，自然是消费越多的用户价值越大。

基于这三个维度，将每个维度分为高低两种情况（高地标准可以根据自身业务情况灵活设定），我们构建出了一个三维的坐标系，而用户根据其消费特征就可以归为8类，用户分好类，那可做的事情可就多了，不再赘述。

那这个模型可以用来做什么呢：

1、用户流失预警

2、老用户的挽留与增量销售

3、采取有效手段提升用户用户价值

4、应用于用户会员积分体系的设计

5、客户关系管理

6、用户增长与裂变

7、优惠促销方案设计

那什么人应该掌握这个模型呢？包括用户运营人员，数据分析师，营销策划人员等都应该对这个模型有所了解。而且这个模型与AARRR模型之间具有天然的互补性，AARRR模型是一个比较好的面向增量用户漏斗模型，而RFM则是对所有的当前和历史的用户的一个分类分析，在用户的深度经营方面具有非常现实的指导意义。

应用RFM模型到干系人管理

而如果把RFM模型中的关注点从消费额，改为人之间的相处时间，也就是关注最近一次见面的时间，见面的频率及见面的时长，则这个模型也可以用于你的人际关系管理和人脉的运营，用在项目管理里对项目干系人的管理方面是再合适不过了，适当频率的沟通和汇报，相信一定能够为干系人带来更好的满意度体验。