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電商客戶分群實戰:RFM 找金礦客

電商客戶分群實戰:RFM 找金礦客|ECPRO 電商博士
本文重點
  • RFM 是什麼?三個維度就能分群
  • 怎麼打分數?用五分位給級距
  • 分完之後,五個客群怎麼打
  • 分群要花多少錢養?別忘了回收期
  • ECPRO 實測:分群後該怎麼驗收

先講結論:與其追新客追到流血,不如先用 RFM 模型把現有名單切乾淨,找出那群「常買、最近買、買很多」的金礦客顧好。我們在 ECPRO 電商博士編輯部協助台灣品牌做名單盤點時發現,多數店家的營收有六成以上集中在不到兩成的客人身上,但行銷預算卻平均灑給所有人,等於把錢浪費在不會回頭的人身上。分群做對了,同樣的預算可以多榨出兩到三成的回購業績。

RFM 是什麼?三個維度就能分群

RFM 是用三個訂單行為指標來替客戶打分數的方法,不需要複雜演算法,光靠後台訂單資料就能跑。三個字母分別代表:

  • R(Recency,最近一次購買):距離今天多久前下過單。越近代表關係越熱,流失風險越低。
  • F(Frequency,購買頻率):在統計區間內買了幾次。次數越高代表黏著度越強。
  • M(Monetary,消費金額):累積貢獻了多少營收。金額越高代表價值越大。

這三個維度剛好對應「會不會再買、買得勤不勤、值不值錢」,比單看總消費金額更能找出真正值得投資的客人。想理解這些名詞的精確定義,可以對照我們整理的 電商名詞庫

怎麼打分數?用五分位給級距

實務上最常用的是「五分位法」:把每個維度的客戶從高到低排序,平均切成五等份,最好的給 5 分、最差的給 1 分,三個維度各自打分後組成一個三位數代碼。例如 555 就是最近買、最常買、花最多的頂級客,111 則是早就沒消息又只買過一次的低價值客。

分數級距怎麼抓,建議照自己的資料分布來切,不要硬套別人的天數標準。給一個參考起點:R 可以用 30 天 / 90 天 / 180 天 / 365 天當分界,F 用 1 次 / 2 次 / 3 次 / 5 次以上分層,M 則直接按客單價分位切。重點是同一套標準套用在全名單上,分群才有可比性。

分完之後,五個客群怎麼打

把 125 種代碼歸納成可操作的客群,行銷才接得住。我們實測常用這幾類:

  • 金礦客(R 高、F 高、M 高):給 VIP 專屬、新品優先、不需要折扣就會回購,重點是維繫關係別打擾過頭。
  • 潛力客(R 高、F 中、M 中):剛建立習慣的人,用會員升級誘因推一把,拉高購買頻率。
  • 沉睡客(R 低、F 曾經高):以前很愛買但最近消失,這群最值得喚回,適合搭配再行銷活動。
  • 新客(R 高、F 低):剛下第一單,重點是七到三十天內促成第二單,避免變一次性客人。
  • 流失客(R 極低、F 低、M 低):別再花大錢,低成本喚回試一次沒反應就放生。

分群只是手段,真正要算的是每一群的長期價值。建議搭配我們的 顧客終身價值(LTV)計算機 估算各群的回收潛力,再決定預算分配。

分群要花多少錢養?別忘了回收期

找到金礦客只是第一步,你得確認獲取與維繫這些客人的成本划不划算。一個常被忽略的數字是「獲客成本回收期」:花出去的行銷費,要多久才靠這名客人賺回來。如果一個客群的回收期超過半年,現金流壓力會很大。可以用 CAC 回收期計算機 先抓出各群的回本速度,再把預算往回收快、價值高的群集中。

ECPRO 實測:分群後該怎麼驗收

我們建議每個月重跑一次 RFM,因為客人會在群之間移動。驗收時盯三件事:金礦客有沒有變少(變少代表 VIP 維繫出問題)、沉睡客喚回率有沒有提升、新客轉二次購買的比例有沒有成長。只要這三個數字往對的方向走,分群就有在替你賺錢。更多名單操作與工具搭配,可以逛逛我們的 電商博士部落格 持續追蹤。

電商博士小教室

本文相關的 KPI 公式

平均客單價AOV
客單價 = 總營收 ÷ 總訂單數

平均每一筆訂單貢獻多少營收。提高客單價是不靠加流量就增加營收的捷徑。

回購率RPR
回購率 = 回購顧客數 ÷ 總顧客數 × 100%

有多少顧客回來再買第二次以上。回購是利潤的真正來源,比拉新客便宜得多。

顧客終身價值LTV
LTV = 客單價 × 回購頻率 × 顧客平均壽命

一個顧客從第一次買到流失,總共為你貢獻多少營收。決定你能花多少錢獲客。

獲客成本CAC
CAC = 行銷總花費 ÷ 新客數

平均花多少錢才換到一個新客戶。廣告越貴,這個數字越是生死線。

看完整電商 KPI 公式庫 →
ECPRO 數據觀察

用真實數據延伸這個主題

ECPRO 電商博士實測逾 10 萬個台灣電商網站。想用數據驗證本文觀點,延伸閱讀這幾份實測報告:

常見問題

RFM 模型最少需要多少筆訂單資料才能跑?

沒有硬性門檻,但建議至少累積數百筆訂單、涵蓋三到六個月以上,分位切出來才有意義。資料太少時,F 與 M 的分層會很稀疏,這時可先用簡單的「新客 / 回購客 / 流失客」三分法過渡,等量體夠了再升級成完整 RFM。

RFM 三個維度要給一樣的權重嗎?

不一定。標準做法是三者等權,但可依商業模式調整。高客單、低頻次的產業(如家電)可以加重 M 與 R;快消、訂閱型產業則可加重 F。建議先用等權跑一版當基準,再依驗收結果微調,不要一開始就過度設計。

RFM 和顧客終身價值(LTV)有什麼差別?

RFM 是用過去行為替客戶分群的「分類工具」,LTV 則是估算一名客戶未來總貢獻的「金額預測」。兩者互補:先用 RFM 切出客群,再用 LTV 計算機估各群價值,最後決定預算分配,這樣分群才不只是貼標籤,而能連到真實的營收決策。

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