个性化活动可以使 客户获取营销策略更加有效：让我们回到 RFM 矩阵，这是电子商务中最有效的受众细分和分析模型之一。
在之前的一篇文章中，我们有机会从理论角度探索该模型，了解其与更传统的分析和分割模型相比的潜力。事实上，与后者不同的是，RFM矩阵模型考虑了整个受众的历史和行为数据，而不是基于一般人口统计数据或代表性样本。正是由于这种特性，这种类型的分析和细分模型可以让我们更深入地了解客户，并识别出最有趣的集群，以便在这些集群上部署有效的隔离策略，以提高他们的客户终身价值。
- 我最好的客户是谁？
- 哪些客户可能更“倾向于”以更高的价格购买？
- 哪些客户可以保留？
- 但是，哪些人更有可能不从我们的商店购买呢？
这些只是我们使用 RFM 矩阵对受众进行彻底分析后可以回答的一些问题。但让我们详细探讨一些可以识别的集群以及我们可以为每个集群部署的策略。
RFM 矩阵：高级分析和细分
正如我们已经提到的，RFM 模型基于三个不同的变量：
- 最近一次（Recency）：表示距离客户上次购买的天数；
- 频率：指在给定时间段（通常是一年）内下的订单数量；
- 货币 价值：指的是顾客在一定时期内花费的总金额，同样以年份为参考。
然后使用评分系统对与上述三个 脸书数据 变量相关的收集数据进行分类，从而可以为所有目的创建 RFM 模型。在此阶段，采用客户数据平台（例如 Blendee），您不仅可以利用人工智能的潜力来收集和分析数据，还可以通过采用评分系统来处理数据。
以下是一些可识别的集群：
- 消费金额大、近期购买过且经常购买的客户（近期消费额高、金额大、频率高）；
- 经常购买的客户，最近购买过但花费不多的客户（高频率、高新近度、低金额）；
除了上面列出的最有希望的群体之外，我们还可以确定其他需要进行最终敲响警钟的活动的群体：
- 很久没有购物的顾客，可能只购买了一次，而且花费很少；
- 过去经常购买（可能是为了促销）的顾客，他们没有花太多钱，而且很长时间没有购买
- 流失的客户，即那些在频率、重复性和花费金额方面价值最低的客户。
RFM 矩阵和个性化：适合每个细分市场的正确策略！
一旦确定了不同的细分市场和用户群，部署最有效的策略和规划不同级别的 客户体验个性化 将变得更加容易和更直接：
- 经常购买、近期购买和高消费的买家可以成为品牌的最佳形象大使，并可以被招募来推出新产品；
- 经常购物的忠实顾客，即使花 给员工的黑色星期五讯息 费不多，也可以被鼓励购买更高价值的产品，或许还可以通过个性化的产品推荐；
- 对长期没有购买但过去购买过很多商品的顾客进行调查，了解他们的意见，并进行临时促销；
可以向对优惠更敏感的客
户提供产品，即使价格更高，但要与他们最近的购买情况一致；
- 可以向频率、金额和重复值最低的客户发送定期优惠。
在个性化客户体验时代 ，了解您的受众是实施成 在短信中 功营销策略的第一步。毫无疑问，RFM 矩阵是这种背景下最有效的模型之一，因为它可以通过经验识别出最有趣的用户群，并让我们专注于最有效的策略来吸引他们。