如何使用Excel AI工具进行RFM客户细分

处理客户数据就像在干草堆里找针一样困难,你有成百上千的用户,有些用户经常购买,有些用户消费金额很大,而另一些用户……嗯,可能几个月前就消失了。于是你不禁会想,我们应该关注哪些用户?哪些用户最有价值?哪些用户有流失的风险?

这时,RFM细分就派上用场了,它是一个强大的框架,帮助你根据最近购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)和消费金额(Monetary value)来了解客户行为。借助匡优Excel等Excel AI工具,你无需构建嵌套公式或设置复杂规则就能找到答案。

让我们来看看我是如何使用匡优Excel对真实数据集进行RFM细分的。


数据集快速概览

该数据集包含30个客户,每个客户都有他们的最后购买日期、购买频率和总消费金额。

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步骤1 - 计算RFM分数

我向匡优Excel提问: 请根据最近购买时间、购买频率和消费金额为每个客户计算RFM分数。

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几秒钟内,我就得到了每个客户的RFM分数,其中每个指标(R、F、M)都在1 - 5的范围内评分。分数越高,该客户在该类别中的表现就越好。匡优Excel甚至将这些分数合并成一个简洁的RFM细分字段。

通常需要数十个公式、排名列和手动分箱才能完成的工作,现在只需一句话就能搞定。


步骤2 - 了解各细分群体的消费情况

接下来,我问: 请总结每个细分群体的平均消费金额。

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输出结果清晰明了。匡优Excel按RFM细分(如555344221)对客户进行分组,并计算了每个组的平均消费金额。像555这样的细分群体平均消费金额最高,而那些购买频率和消费金额较低的细分群体(比如113122),总消费金额则少得多。

这让我能直接确定哪些细分群体对营收贡献最大,哪些可能不值得投入留存成本。


步骤3 - 确定可重新激活的客户群体

最后,我问: 请推荐可针对其开展重新激活活动的客户群体。

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匡优Excel给出了一个周全的建议:那些近期未购买(最近购买时间得分较低),但过去购买频繁或消费金额较高的客户。这些就是“沉睡的忠实客户”——他们曾经活跃,但如今没了动静。

我现在有了一份可直接用于重新激活活动的客户名单。无需从客户关系管理系统(CRM)导出数据,也无需手动筛选,直接就能根据数据采取行动。


为何在Excel中借助AI能如此有效

通常情况下,进行RFM细分需要将日期转换为天数,对数值进行归一化处理,从三个维度对每个客户进行排名,然后总结并解读结果。虽然有效,但说实话,很繁琐。

有了匡优Excel或类似的AI助手,你只需像和分析师聊天一样提出问题即可。困难的部分?早已解决。你所得到的是有价值的见解:哪些是你的优质客户,每个细分群体的价值如何,以及哪些客户正在流失。


总结

RFM并非新事物,但将其与Excel AI工具相结合,便赋予了它新的活力。它速度快、直观,最重要的是——具有可操作性。你不再只是盯着数字,而是能看清哪些客户值得重点维护,哪些客户需要推一把,哪些客户已经流失。

所以,如果你的客户名单看起来只是一排排的数据,不妨试试将其导入匡优Excel这样的AI工具。提出我上面用到的三个问题。不出10分钟,你就能制定出细分策略、留存计划和重新激活客户的名单——一切就绪。

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