客户类型的分析及应对方案是提升客户满意度和建立良好关系的关键。在进行客户类型分类时，我们通常根据客户的属性特征进行差异化区分，可以使用很多种分析模型，例如RFM模型、KANO模型、ABC模型、二八模型等。本文主要为大家介绍客户类型分类最常用的的两种方法——RFM模型和KANO模型。

一、客户类型分类：RFM分析

RFM 分析是一种通过三个关键指标（Recency最近一次消费、Frequency消费频次、Monetary消费金额）对客户进行观察和分类的方法。这种方法可以帮助企业判断每类细分用户的价值，并针对不同特征的客户制定相应的营销策略。

分类方法如下：

1. 重要价值客户（111）

   • 特征：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高。
   • 策略：视为VIP客户，需重点维护和培养。

2. 重要发展客户（101）

   • 特征：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高。
   • 策略：忠诚度不高，但有潜力，必须重点发展。

3. 重要保持客户（011）

   • 特征：最近消费时间较远，消费金额和频次都很高。
   • 策略：需保持与此类客户的联系并激发其再次消费。

4. 重要挽留客户（001）

   • 特征：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高。
   • 策略：可能即将流失，需采取挽留措施。

5. 一般价值客户（110）

   • 特征：最近消费时间近，消费频率高但消费金额低。
   • 策略：需通过提升服务或推销高价值产品提高其客单价。

6. 一般发展客户（100）

   • 特征：最近消费时间较近、消费金额和频次都不高。
   • 策略：需增加互动和促销，提升消费频次和金额。

7. 一般保持客户（010）

   • 特征：最近消费时间较远、消费频次高但金额不高。
   • 策略：保持联系并尝试通过促销活动提升消费金额。

8. 一般挽留客户（000）

   • 特征：最近消费时间、消费频次和消费金额都不高。
   • 策略：评估客户价值，根据需要决定是否继续投资。

如何使用九数云BI进行RFM分析？

1. 上传数据：将您的用户行为数据上传到九数云。

2. 计算各项得分：

   • RS（近度得分）：定义为距离当前日期越近，得分越高，最高5分，最低1分。
   • FS（频度得分）：定义为交易频率越高，得分越高，最高5分，最低1分。
   • MS（额度得分）：定义为交易金额越高，得分越高，最高5分，最低1分。

3. 汇总RFM的分值：根据以下公式计算RFM综合得分：

   RFM = 100 × RS + 10 × FS + 1 × M_S
   

4. 分类客户：根据得分将客户分为不同类别，如重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户等。

5. 可视化展示：利用九数云的可视化功能自动生成各类图表，如矩形树图、试管型仪表盘、饼图、点图等，直观展示RFM分析结果。

二、客户类型分类：KANO模型

使用 KANO 模型 对用户需求进行分类和优先排序，可以分析用户需求对用户满意的影响。

1. 必备型需求（必须有）

   • 特征：核心需求，当不满足时用户满意度会大幅降低。
   • 策略：确保这些需求的实现。

2. 期望型需求（应该有）

   • 特征：提供时用户满意度提升，不提供时满意度降低。
   • 策略：作为竞品之间比较的重点。

3. 兴奋型需求（激发用户惊喜）

   • 特征：超出用户预期，提供时用户满意度大幅提升，不提供时满意度不变。
   • 策略：偶尔实现这些需求，给用户带来惊喜。

4. 无差异需求

   • 特征：满足与否对用户满意度影响不大。
   • 策略：可根据具体情况选择实现。

 

通过这些客户类型分类方法，企业可以更准确地分类和分析客户，从而制定出更有针对性和有效的营销策略。

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