企业的渠道业绩受到客户经营实力和合作关系的影响，我们应该如何衡量客户的价值，如何进行客户质量评估呢？本文基于RFM模型，分享了客户分层管理的运营方法，一起来看一下吧。

企业的渠道业绩受到客户经营实力和合作关系的影响。有些客户和企业合作良好且交易频繁；有些客户虽与企业交易次数不多，但每次都是大额订单；有些客户仅与企业产生过一次交易，近乎流失。那么我们应该如何衡量客户的价值，如何进行客户质量评估？本文基于RFM模型，分享客户分层管理的运营方法。

一、什么是RFM模型？

RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具。该模型通过客户在一定时间范围内的近期购买行为、购买总频率和购买总金额3项指标来描述该客户的价值状况。

• R（Recency）：最近一次消费的时间间隔，即客户最近一次与企业产生交易的时间间隔，一般已天为单位。
• F（Frequency）：消费总频次，即客户在一定时期范围内产生交易的累计频次。
• M（Monetary）：消费总金额，即客户在一定时期范围内产生交易的总累计金额。

R值越大，即客户与企业产生交易行为的周期越长，客户活跃度低，客户越容易流失。反之，客户与企业交易行为周期短，客户处于活跃状态。

F值越大，即客户与企业交易越频繁，客户与企业合作粘性强，忠诚度高。反之，客户与企业合作粘性差，忠诚度低。

M值越大，即客户与企业的交易金额大，侧面反映客户自身的经营规模大，市场份额多且资金能力强。反之，则客户的经营规模小，市场份额少且资金能力弱。

RFM模型通常将客户分成8类：重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户和一般挽留客户。

那么如何判断R值、F值和M值的大小，比较值又该如何确定？比较值的大小会直接影响客户的划分类型。在实际运用中，经常使用平均数法、帕累托法则（28法则）、四分位法等来确定，具体需要根据业务实际情况决定。

二、如何搭建RFM模型

1. 为什么要进行客户分层

渠道客户虽与企业签订了合作协议，但是与企业的交易行为受到自身资金周转和企业利润空间的影响。当企业提供的渠道政策好，产品利润空间大，能够赚到钱时，渠道客户就会和企业产生较高的交易往来。当渠道客户无利可赚，就会流失。

渠道客户的交易行为通常具有利益导向性和交易周期性特征。企业为了更好的维护客户关系，提高客户粘性，减少客户流失，就需要将客户进行分层管理。

客户流失的本质是需求无法得到满足。著名的马斯洛需求层次理论认为，人们普遍具有五种基本需求：生理需求、安全需求、感情需求、尊重需求和自我实现需求。该理论同样适用于企业个体上。

• 处于生理需求层次的客户：需求可能是企业提供基本的返利政策、推广宣传费用支持、营销培训支持等；
• 处于安全需求层次的客户：需求可能是企业提供合理的授信额度、防窜货机制、线上线下价格统一等；
• 处于感情需求层次的客户：需求可能是良好的厂商关系、经销商奖励、经销商会议等；
• 处于尊重需求层次的客户：需求可能是独家代理、特殊待遇、高层拜访、颁发奖项等；
• 处于自我实现需求层次的客户：需求可能是参加顾问委员会、销售竞赛等。

通过RFM模型，企业可以将客户进行分层管理。不同价值层次的客户，需要企业提供的需求是不同的，价值层次越高的客户，需求层次也越高，例如重要价值客户的需求层次可能是自我实现需求，一般发展客户的需求层次可能是生理需求或安全需求。企业需要针对不同价值的客户给予不同的政策支持，进而满足客户期望，提升客户关系，减少客户流失。

2. 确定数据取值范围

渠道建设初期，客户池小，业务目标偏向于获客。随着业务的发展，客户池越来越大，为了更好地进行客户服务和资源的合理分配，实现客户价值最大化，就需要对客户进行分层管理。

1）确定数据源取值范围

客户与企业的签约周期一般为一年，次年根据自身的盈利情况和合作关系重新决定是否续约。

因此，数据源取值范围一般为去年至今的销售数据，用以分析客户的续签情况、销售能力和支付周期，以便预估客户今年的合作意愿、销售目标和交易趋势，进而预测企业渠道今年整体的销售目标。

2）确定分析的字段

关键指标：客户名称（客户编码）、订单编码、订单日期（年/月/日）、销售金额、销售数量等；

3）确定R值、F值和M值的统计单位

渠道客户与企业的购买交易一般具有周期性特征，常常表现为季度或月度进行一次采购，交易节奏会受到企业提供的政策影响，如果企业实施的是季度政策，例如：季度返利、季度销售奖励等，渠道客户的下单节奏就会表现出季度趋势，即3月、6月、9月、12月的下单金额会偏高。如果企业实施的是月度政策，则经渠道客户的下单节奏就会偏向于月月来单的稳定趋势。

由于渠道客户的下单趋势会受到企业政策的影响，此外，客户自身的产品流速周期也会影响其下单行为。对于渠道客户，无论是经营结算还是财务结算往往采用月度结算周期，因此，我们以月为单位对R值、F值和M值进行数值统计。

渠道客户在一个自然年内的月度下单频次和下单趋势是各不相同的。有的客户一个自然月内会下多笔订单且下单时间不定，若每笔订单均计为一次来单，就会导致F较大，难以统计。因此，我们以自然月为单位，若客户在一个自然月内发生一次或一次以上下单行为，下单频次均记为1，即F=1，则一年内最大F值为12次，最大R值为11个月。

假设当前为N月，则R值的最大值为12+N-1，F值为的最大值为12+N，M值的最大值为去年累计销售额+今年N个月的累计销售额。

3. RFM模型数据处理

假设某企业共有X个客户，分别统计出X个客户的M值、R值和F值，并计算出对应的平均值。表格整理如图，根据M值、R值和F值与平均值的大小，判断M价值、R价值和F价值的高低，再根据价值高低判断客户所属类型。

• M值的平均值=X个客户的M值之和/X=156913.2
• R值的平均值=X个客户的R值之和/X=4.7
• F值的平均值=X个客户的F值之和/X=5.6

以图中第一个客户为例，该客户数值含义如下：

• M值=80738，即去年至今与企业的总交易金额为80738元；
• R值=6，即距离当前月已有6个月未下过订单；
• F值=4，即共计有4个月与企业产生过交易行为；
• M价值=0，即该客户总交易金额（80738元）<平均交易额（156913.2元），M价值低；
• R价值=0，即交易时间间隔（6个月）>平均交易间隔（4.7个月），R价值低；
• F价值=0，即总交易频次（4次）<平均交易频次（5.6次），F价值低；
• 根据RFM模型价值划分表，该客户属于一般挽留客户；

若客户的R值>R值的平均值，则R价值计为0（低），表示客户的未下单的时间间隔高于客户平均交易间隔，即客户交易间隔较久。

若客户的F值>F值的平均值，则F价值计为1（高），表示客户的交易频次高于客户平均交易频次，即客户交易频次较多。

若客户的M值>M值的平均值，则M价值计为1（高），表示客户的总交易金额高于客户平均交易额，即客户交易额较大。

根据R价值、F价值和M价值判断客户类型，划分为重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户和一般挽留客户。

三、RFM模型应用的思考

RFM模型常常被应用于C端用户的召回上，由于影响C端用户重新激活或再次复购的因素往往是用户的需求度和满意度，当用户需求得到满足，用户就会再次转化。但B端客户不同，B端客户的激活受诸多因素共同影响，即使客户的需求得到满足，也不一定能够实现客户的转化。客户是否与企业产生持续的付费行为，往往取决于其自身获利情况。

通过RFM价值划分的客户价值是否准确？客户价值不能简单地根据RFM价值直接判定。

由RFM模型我们知道，客户交易金额越大，交易频次越高，交易时间间隔越短，客户价值越大。在实际的业务中真的是这样的吗？对于同一类型的客户，客户价值是否相同呢？我们简单地举一个例子：

• A客户：RFM数值分别是R=3,F=4,M=200000；——下单表现：季度来单，每季度末下一次大额订单。
• B客户：RFM数值分别是R=3,F=4,M=200000；——下单表现：之前月月来单，现已有3个月没有下单。

A客户和B客户的R值、F值和M值都一样，均属于重要发展客户。其中A客户属于季度下单型客户，下单周期在3个月左右，B客户属于月月下单型客户，下单周期在1个月左右。从R值、F值和M值我们可以简单知道，A客户的激活时间比B客户早，A客户保持着季度下单节奏，处于正常合作状态。B客户激活时间较晚，与企业合作了4个月，由于某种因素，现与企业不再合作，处于近乎流失状态。由此可见，R值、F值和M值直接说明客户的真实价值。

RFM模型只是一种数据分析方法，想要了解客户的真实价值还需要深入分析客户的经营模式、资金规模、周转能力、产品结构、市场占有率和回款能力等。生搬硬套式的分析方法不可取，分析出来的结果也不准确，只有结真实的行业背景和实际的业务场景，了解客户的本质需求，才能更好地进行客户分层和管理，帮助并实现客户成功。