歡迎使用 iMatrix 營運健檢站！在正式開始使用前，可透過本篇了解「會員RFM分析」相關分析方式，近一步判斷店內進行會員經營時的成效，以及會員消費頻率與動向。（檢視更多：iMatrix 營運健檢站使用手冊）
月報表各項數值顯示
什麼是RFM?
- RFM模型是衡量會員價值與行為的數據分析指標(動態)，識別高價值、高潛力、即將流失的會員，調整會員經營方向與策略
- R(Recency)：最近一次消費(距今幾天)
- F(Frequency)：一段時間內消費頻率，購買總次數
- Ｍ(Monetary)：一段時間內消費總金額
- 將R、F、M指標分數化：5分制(1-5分)，分數越高表示會員價值越高
| 指標 | 高 | 低 |
| R值 | 最近有購買，近期活耀度高 | 很久沒有購買了，流失率高 |
| F值 | 經常購買，忠誠度高 | 回購次數低，忠誠度低 |
| M值 | 總消費金額高，營收貢獻度高 | 總消費金額低，營收貢獻度低 |
如何實際應用RFM的分群建議？
- 依據R、F指標將會員分群，快速識別高價值與需喚醒的會員，提供差異化服務與行銷方案
- R、F、M 各指標可分別觀察，也能綜合分析，視欲了解的會員面向與經營目的彈性應用。
| RFM群組 | 說明 | 對應策略 |
| 新進會員 | 最近才首次消費，尚未建立黏著度 | 建立與會員溝通的管道，增加黏著度 |
| 潛力客群 | 開始接觸，有發展潛力 | 提醒回購，提供低門檻的回購優惠 |
| 流失客群 | 消費次數不高，已很久未消費，需觀察是否挽回 | 發喚醒訊息，提供限時優惠 |
| 回購活躍客群 | 近期穩定消費，可持續經營 | 商品交叉推薦 |
| 沉睡客群 | 曾經穩定消費，已很久未消費，建議挽回 | 回購喚醒，提醒會員上次點了什麼，提供留客優惠 |
| 高價值忠誠客群 | 消費次數高且最近有消費ㄉ，是最關鍵的主力顧客 | 新品推薦、限定活動、專屬優惠 |
| 高價值流失客群 | 價值高但近期未消費，應優先挽留 | 積極挽留，提供回店高價值優惠活動 |
延伸說明：RFM與CRM1差異在哪裡？
- 一般的CRM著重在對於貢獻度(忽略行為)的分析，RFM則強調以行為來做分析
- 多方數據分析後的結論：
- 最近有購買的消費者再次購買的機會高於最近沒有購買的消費者
- 購買次數較多的消費者再次購買的機會高於購買次數少的消費者
過去消費金額較高的消費者比消費金額低的消費者更具有消費積極性
| 一般CRM | RFM模型 |
| 著重營收貢獻度，忽略行為 | 著重行為積極度 |
| 靜態分析 | 強調動態購買行為 |