基于RFM模型S网店客户关系管理研究
发布时间：2021-03-25 13:51
随着互联网在各行各业的广泛应用,大量的客户信息被沉淀下来。这些沉淀下来的信息中包含着许多有关客户消费行为、兴趣、偏好、个性化需求等有价值的信息。由于这些信息表现形式、来源渠道、时间节点等比较复杂,因此需要专业的分析模型和方法来从这些隐藏数据中挖掘出有价值的信息,从而更精准地提供企业经营决策的依据。本论文主要运用查阅的文献,结合经营多年的网店,利用客户关系管理的基础研究模型对S网店多年来沉淀的客户数据进行归类、清洗、分析、处理,以达到应用的目的。S网店作为一家民用影像数码及光学产品销售和服务公司,其业务涵盖产品销售与产品售后服务,经营方式线上线下相结合。当前,面对智能手机的快速迭代,智能手机拍照的可用性越来越高,数码相机销售持续下滑,单一的垂直的产品供应商往往面临巨大压力,这时候如何灵活转身是关键。另一方面,面对大趋势和竞争产品的威胁,经过几年的发展,特别是在线运营,S店已经拥有固定的客户基础和相应的目标消费群体,但目标客户相对单一,且客户关系管理不足。在这种情况下,如果S网店无法及时跟踪市场情况并改善客户关系管理系统,那么当前的市场份额将很快会被稀释分散,更不用说做大,做强,做精了。因...
【文章来源】：河北科技大学河北省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
手机端交易趋势
16图3-2PC端交易趋势从图3-1和3-2上我们可以看到自18年3月到2019年底，S店的PC端业务几乎为0，相对而言，无线端的业务虽然呈现下降趋势，总体还是保持相应的交易量。由此，我们容易理解S店经营需要进入客户维护和管理上。对于PC端的业务减少，首先的原因是随着技术的发展，人们越来越多的使用手机移动端来浏览商品，购买支付。但是同时，也不可否认S店没有更好地利用网络工具以及没有更好地进行店铺维护，最重要的是以往的一些老的客户没有采取有效的客户管理进行维护。相对而言，S店的无线端上业务相对活跃一些，这里也是由于S店在运营当中更加倾向于无线端的商品营销上。更进一步讲，就是S店在无线端拥有了相对增长的消费者。对于S店而言，如果能够在保持移动端业务稳定的同时，运用有效的客户管理方法使得PC端的客户稳定增长起来，那么交易量肯定会增长起来。所以进行有效的客户管理，并且引用FRM分析法，在筛选出不同类客户以后进行更加有效的营销手段，维护好目标客户。建立粉丝群，使得客户在移动端享有良好服务的前提前，也能够关注PC端的业务。通过分析店铺的买家的忠诚度，对于忠诚度比较高的客户，想办法留住他们的，根据不同的等级给与不同的优惠和营销活动对于留住老顾客的帮助也会很大。3.2S网店面临问题的客观方面分析3.2.1客户流失问题保持或减少客户流失是网店经营的主要抓手问题之一。影响客户流失的因素非常多，多S网店几年来经营情况来看，手机的普及，导致数码相机市场规模缩小.由于受智能手机崛起的影响，数码相机的销售额在不断缩小，特别是小型数码相机的河北科技大学硕士学位论文
第4章基于RFM的S网店客户关系分析21第4章基于RFM的S网店客户关系分析综合前文分析和判断，S网店经营策略中缺少对客户关系方面的分析和应用。由于S网店是一个规模比较小的经营个体，其数据量级、分析难度都不能与大的平台或企业相比，利用简化的RFM分析方法，基本上可以保证准确地对客户进行分类，误差率不高。数据分析的标的为2017-2019几年经营数据，由于原有数据大部分是基于对店铺管理方面的数据，即进销存数据。若要进行客户关系管理必须对原有数据进行重新采集、清洗、转化为基于客户消费行为的数据，这样才能够对客户进行ABC分类，从而依照不同的分类客户，提供不同的经营策略，才能解决S网店在客户流失、获管成本、老客户贡献等方面的问题。4.1数据采集和清洗RFM主要涉及到顾客的这三个数据，即最近一次消费时间，消费次数以及消费金额。采集这些数据通过S店铺的订单就可以采集到.进入卖家中心的已卖出的宝贝，选择需要下载的时间。（见图4-1）R：最近一次消费(Recency)F：消费频率(Frequency)M：消费金额(Monetary)图4-1S网店后台转化后的数据样本截图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RFM的网店客户价值细分研究[J]. 陆娜,刘晓文,李兰. 电脑知识与技术. 2018(18)
[2]提升中国现代企业核心竞争力——建立客户关系管理研究[J]. 刘富成,孟宪章. 白城师范学院学报. 2017(12)
[3]基于客户关系管理中客户细分的研究与应用[J]. 何媛. 现代营销(下旬刊). 2017(08)
[4]客户价值、市场细分与客户关系管理的关系[J]. 高远. 时代金融. 2017(23)
[5]一种基于数据挖掘的零售业客户细分方法研究[J]. 蔡玖琳,张磊,张秋三. 重庆工商大学学报(自然科学版). 2015(02)
[6]大数据时代的零售市场结构变迁——基于电商企业规模扩张的思考[J]. 杜丹清. 商业经济与管理. 2015(02)
[7]大数据背景下的互联网思维[J]. 陈璟. 中国税务. 2014(08)
[8]基于RFM的电信客户市场细分方法[J]. 林盛,肖旭. 哈尔滨工业大学学报. 2006(05)
[9]客户关系管理的研究现状、不足和未来展望[J]. 王永贵,董大海. 中国流通经济. 2004(06)
[10]自组织映射神经网络（SOM）在客户分类中的一种应用[J]. 陈伯成,梁冰,周越博,林析泉,赵延. 系统工程理论与实践. 2004(03)
硕士论文
[1]基于客户细分的移动营销策略优化模型研究[D]. 马敬佩.大连理工大学 2010
本文编号：3099795
【文章来源】：河北科技大学河北省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
手机端交易趋势
16图3-2PC端交易趋势从图3-1和3-2上我们可以看到自18年3月到2019年底，S店的PC端业务几乎为0，相对而言，无线端的业务虽然呈现下降趋势，总体还是保持相应的交易量。由此，我们容易理解S店经营需要进入客户维护和管理上。对于PC端的业务减少，首先的原因是随着技术的发展，人们越来越多的使用手机移动端来浏览商品，购买支付。但是同时，也不可否认S店没有更好地利用网络工具以及没有更好地进行店铺维护，最重要的是以往的一些老的客户没有采取有效的客户管理进行维护。相对而言，S店的无线端上业务相对活跃一些，这里也是由于S店在运营当中更加倾向于无线端的商品营销上。更进一步讲，就是S店在无线端拥有了相对增长的消费者。对于S店而言，如果能够在保持移动端业务稳定的同时，运用有效的客户管理方法使得PC端的客户稳定增长起来，那么交易量肯定会增长起来。所以进行有效的客户管理，并且引用FRM分析法，在筛选出不同类客户以后进行更加有效的营销手段，维护好目标客户。建立粉丝群，使得客户在移动端享有良好服务的前提前，也能够关注PC端的业务。通过分析店铺的买家的忠诚度，对于忠诚度比较高的客户，想办法留住他们的，根据不同的等级给与不同的优惠和营销活动对于留住老顾客的帮助也会很大。3.2S网店面临问题的客观方面分析3.2.1客户流失问题保持或减少客户流失是网店经营的主要抓手问题之一。影响客户流失的因素非常多，多S网店几年来经营情况来看，手机的普及，导致数码相机市场规模缩小.由于受智能手机崛起的影响，数码相机的销售额在不断缩小，特别是小型数码相机的河北科技大学硕士学位论文
第4章基于RFM的S网店客户关系分析21第4章基于RFM的S网店客户关系分析综合前文分析和判断，S网店经营策略中缺少对客户关系方面的分析和应用。由于S网店是一个规模比较小的经营个体，其数据量级、分析难度都不能与大的平台或企业相比，利用简化的RFM分析方法，基本上可以保证准确地对客户进行分类，误差率不高。数据分析的标的为2017-2019几年经营数据，由于原有数据大部分是基于对店铺管理方面的数据，即进销存数据。若要进行客户关系管理必须对原有数据进行重新采集、清洗、转化为基于客户消费行为的数据，这样才能够对客户进行ABC分类，从而依照不同的分类客户，提供不同的经营策略，才能解决S网店在客户流失、获管成本、老客户贡献等方面的问题。4.1数据采集和清洗RFM主要涉及到顾客的这三个数据，即最近一次消费时间，消费次数以及消费金额。采集这些数据通过S店铺的订单就可以采集到.进入卖家中心的已卖出的宝贝，选择需要下载的时间。（见图4-1）R：最近一次消费(Recency)F：消费频率(Frequency)M：消费金额(Monetary)图4-1S网店后台转化后的数据样本截图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RFM的网店客户价值细分研究[J]. 陆娜,刘晓文,李兰. 电脑知识与技术. 2018(18)
[2]提升中国现代企业核心竞争力——建立客户关系管理研究[J]. 刘富成,孟宪章. 白城师范学院学报. 2017(12)
[3]基于客户关系管理中客户细分的研究与应用[J]. 何媛. 现代营销(下旬刊). 2017(08)
[4]客户价值、市场细分与客户关系管理的关系[J]. 高远. 时代金融. 2017(23)
[5]一种基于数据挖掘的零售业客户细分方法研究[J]. 蔡玖琳,张磊,张秋三. 重庆工商大学学报(自然科学版). 2015(02)
[6]大数据时代的零售市场结构变迁——基于电商企业规模扩张的思考[J]. 杜丹清. 商业经济与管理. 2015(02)
[7]大数据背景下的互联网思维[J]. 陈璟. 中国税务. 2014(08)
[8]基于RFM的电信客户市场细分方法[J]. 林盛,肖旭. 哈尔滨工业大学学报. 2006(05)
[9]客户关系管理的研究现状、不足和未来展望[J]. 王永贵,董大海. 中国流通经济. 2004(06)
[10]自组织映射神经网络（SOM）在客户分类中的一种应用[J]. 陈伯成,梁冰,周越博,林析泉,赵延. 系统工程理论与实践. 2004(03)
硕士论文
[1]基于客户细分的移动营销策略优化模型研究[D]. 马敬佩.大连理工大学 2010
本文编号：3099795
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