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數位經濟/善用RFM概念 檢視成本結構

本文共898字

經濟日報 陳杰(聯合智網總經理)

顧客的忠誠度將表現在消費者的行為上,依據顧客的消費行為,分析其對品牌所帶來的價值。衡量顧客價值最常見的莫過於RFM模型,以三種指標來評量:Recency最近一次消費、Frequency消費頻率、Monetary消費金額,協助經營者判斷誰才是真正的顧客?什麼樣的獎勵能真正刺激消費者?

但是,忠誠度不僅可以用在測量顧客對品牌,將RFM核心概念應用在評價供應商與商品上,才能協助經營者綜觀全局,去發現隱藏在營收與成本下真實的盈虧。

推薦

一、傳統RFM模型分析與應用

在傳統的RFM模型中,將顧客在站上的行為以象限劃分,多久時間回訪、實際在站上消費的天數、消費總淨額等將客戶分級,觀察時間和活躍程度,則因應業態不同調整,電商領域觀察時間建議至少訂定半年、客群在分級間移動至少有三個月的數據以觀測流動變化。

由此可觀察出顧客構成的健康程度與客戶等級間的流動情況,為了將資源最佳化,各業務階段發展不同的策略重心,針對不同的客群制定不同的激活或獎勵策略,目的讓消費漏斗中的每一層客戶都能保有或放大比例。

無論是再行銷或讓現有的VIP客戶提高消費金額,商家藉由數據化的觀察資料以制定因應方法,活化或刺激現有客戶。

二、RFM概念應用,供應商和商品貢獻度一樣重要

品牌電商們都有各自的「最熱銷」商品,以及提供熱銷商品的供應商,但在高營收的糖衣下,是否去檢視自己已經掉進「該熱銷商品或供應商正是造成負毛利來源」的陷阱?

透過貢獻度數據可以避開此陷阱,貢獻值的計算基於總營收減去成本,這裡的成本指的是可攤算的成本,例如:商品成本、折價券或購物金、金物流及倉儲費用。

檢視營收與成本的結構永遠是經營者重中之重,但在成本結構複雜的零售業,常常使人不察,部分商品或供應商所提供的銷售金額雖高,容易一味地認為其帶來的價值與貢獻甚鉅,仔細計算後發現是負貢獻率,賣的愈多虧損愈多。

客戶忠誠度固然重要,但如何反向檢視客戶的貢獻度,延展應用在商品及供應商上,透過貢獻度分析以釐清真實的獲利情況,考量是否調整銷售策略或重新制定價格,不會落得忙活了大半日子,才發現獲利少得可憐!

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