浙江巴鲁特服饰股份有限公司

通过对常州地区会员2024年消费统计数据进行分析，利用RFM模型对会员进行分级，从而为不同等级制定相应的销售策略，通过私人形象管家服务、圈层社交运营、动态升级激励、场景化套餐设计、场景化唤醒等策略设计，协助针对不同等级客户实施精准营销，提升门店运营效率。1、 数据采集：基于基准日，分别收集过去一年常州地区注册会员的基本信息，包括会员号、会员姓名以及最近一次消费间隔（天）（代号R，即最后消费支付日期距离基准日期的天数）、消费频率（次）（代号F，即过去一年消费次数）、消费金额（元）（代号M，即过去一年消费金额）； 2、 （1）对会员编号和客户姓名采用匿名化处理，会员编号后六位采用X符号取代，客户姓名只保留姓氏，姓氏之后部分采用X符号取代；（2）数据处理：对上述采集的最近一次消费（R）、消费频率（F）和消费金额（M）数据进行分析，其中： 对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间：0≤D≤60为5分，60＜D≤120 为4分，120＜D≤180 为3分，180＜D≤240为2分，D ＞240为1分。 对于F值，根据用户在过去一年订单数量（C），划分为5个区间：C=1为1分，C=2为2分，C=3为3分，C=4为4分，C≥5为5分。 对于M值，根据用户在过去一年消费金额（G），划分为5个区间：0≤G≤500为1分，500＜G≤1000为2分，1000＜G≤1500为3分，1500＜G≤2000为4分，G＞2000为5分。 3、 算法加工：在前述数据处理基础上进行RFM综合评分，RFM综合评分X=0.2*R+0.3*F+0.5*M，再根据RFM综合评分X对客户进行分类，0≤X≤1为低粘度客户，1＜X≤2为一般粘度客户，2＜X≤3 为潜力深耕客户，3＜X≤4为重要维系客户，X ＞4为高粘度客户， 4、 分析结果应用：基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果分析，制定不同的营销策略。