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基于RFM模型的顾客消费行为与顾客价值预测研究
作者：徐文瑞来源：《商业经济研究》2017年第19期
内容摘要：在以顾客为中心的营销时代，顾客关系管理成为企业的重要战略性举措。RFM模型是衡量顾客价值和顾客创利能力的重要工具和手段。本文以通信行业的流量包订购业务为研究对象，采用RFM模型及层次分析法，根据顾客的历史消费数据，预测出具有较强再次订购倾向的潜在价值顾客，为企业营销策略制定提供可量化的参考依据。
关键词：RFM模型消费行为预测研究
研究背景
在以顾客为中心的营销时代，顾客关系管理成为企业的重要战略性举措。顾客是企业存在和发展的基石，许多统计数据表明，获得一个新顾客的成本是维护一个现有顾客成本的58倍。与顾客建立持久稳固的关系，挖掘出最大化的顾客价值，是企业从竞争中脱颖而出的有效途径。要想做到有的放矢的管理顾客，与顾客建立长期稳定的关系，不仅要从顾客已发生的交易支出中进行分析，还要以发展的眼光关注顾客一定时期内消费的频度、增量消费额及购买率，提前预测出有再次购买倾向的顾客，充分挖掘其潜在价值。
RFM模型作为顾客关系管理领域的一种顾客消费行为分析模型，在反映顾客价值及顾客购买偏好方面都具有良好的表征性，是衡量顾客价值和顾客创利能力的重要工具和手段。本文以电信行业的流量包订购业务为研究对象，采用RFM模型及层次分析法，根据顾客的历史消费数据，预测出具有较强再次订购倾向的潜在价值顾客，为企业营销策略制定提供可量化的参考依据。
RFM模型及其研究现状
经典的RFM模式由美国数据库营销研究所ArthurHughes（1994）提出，RFM模型包括最近购买时间R（Rece
cy）、购买频率F（Freque
cy）、购买金额M（Mo
etary）三个变量。
最近购买时间R表示顾客最近一次的购买时间和分析时间点间隔的天数。该值越小，顾客重复购买的可能性越大，顾客价值越高。购买频率F表示计算期内顾客购买产品或服务的次数。一般来说，顾客购买频率越高，顾客越忠诚，顾客价值越大。购买金额M表示计算期内顾客的购买总金额。一般来说，顾客购买金额越高，顾客越忠诚，顾客价值越大。
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RFM模型被广泛的应用于识别顾客和分析顾客再次购买的可能性。Jo
ker（2009）基于RFM模型各变量提供了一种决策支持系统，该系统确定邮件发送的频率以刺激顾客保持活跃并进行购买。季晓芬、贾真（2015）基于RFM模型分析了服装企业VIP顾客的忠诚度、活跃度，并结合模糊r