RFM模型是什麼？3步驟拆解顧客價值，提升行銷精準度｜完整實例分析

目錄

RFM模型定義與概念

在數位行銷和顧客經營的時代，「顧客分群」與「精準溝通」已成為企業競爭力的關鍵，這也是為什麼職場上有顧客關係經理的職缺。

你是否也想知道，如何快速找出最有價值的客戶、避免資源浪費在無效族群上？這時候，RFM模型就是最簡單、實用的分析工具。

什麼是RFM模型？

RFM模型 是企業經常使用的顧客價值分析法，透過三個指標：Recency（最近一次消費）、Frequency（消費頻率）、Monetary（消費金額），

來量化每位顧客對品牌的貢獻程度，幫助行銷人精準鎖定「高價值客戶」，設計更有效的推廣策略，提升整體轉換率。

指標名稱中文意思用來判斷什麼？
R — Recency最近一次消費顧客多久以前才消費過？越近越好
F — Frequency消費頻率顧客多久會買一次？越常買越好
M — Monetary消費金額顧客總共花了多少錢？越高越好

簡單來說
透過這三個指標，幫助企業快速知道——
✅ 哪些顧客是「最有價值的忠實粉絲」
✅ 哪些顧客可能快流失，需要挽留
✅ 哪些只是偶爾來買一次的路人

為什麼行銷分析要用RFM模型？

傳統上的行銷，參考的數據、參數沒有那麼全面，往往都是只看收益跟成本的關係而已。

但近年來人們漸漸發現，最近才買、常常買、花得多的人，才是品牌最該維繫的重要方向！

RFM 模型的好處

✨ 把顧客分群，對不同群體設計不同行銷策略

✨ 提高廣告投放的命中率，不再亂槍打鳥

✨ 甚至還能提前發現「快流失的顧客」，先去關心他們

一句話總結：

📊 RFM 是幫助你「把錢花在刀口上」的行銷分析策略！

RFM 跟其他顧客分群法有什麼不一樣？

業界也有人使用其他的顧客行為分析模型，以下是最常使用的兩種類型：

CLTV（Customer Lifetime Value，顧客終身價值）

什麼是 CLTV？

CLTV 是指一個顧客從第一次到最後一次交易，在整個「顧客生命週期」內，總共能替公司帶來多少營收。

這是一種長期價值衡量，幫助你知道「哪些顧客值得持續投入資源經營」。

通常會搭配CPA（Cost per Acquisition， 獲取成本）來做比較，主要是可以看出這筆交易的效益如何。

例如：一個顧客能帶來 10,000 元，但獲取他的行銷成本高達 9,500 元，那就不划算。

優點

  • 可以看出哪些顧客最有價值
  • 幫助規劃長期行銷與留客策略
  • 適合成熟品牌做深度數據分析
  • 幫助優化廣告投放、提升 ROI

缺點

  • 計算較為複雜，需要完整的顧客歷史數據與消費預測模型
  • 不適合剛起步、資料不全的企業
  • 適合資源較充足、有專業團隊的品牌

ABC 分類法

什麼是 ABC 分類法？

ABC 分類法通常根據銷售金額或庫存價值，把顧客或商品分為 A、B、C 三類：

  • A 類：高價值（通常佔少數顧客卻帶來最多營收）
  • B 類：中等價值
  • C 類：低價值

優點

  • 概念簡單明瞭
  • 容易執行、快速分群
  • 適合用來管理庫存或大方向判斷顧客價值

缺點

  • 只看金額高低，無法反映出顧客近期活躍度與忠誠度
  • 無法判斷潛力顧客或挽救流失顧客
分群方法定義/用途優點缺點/限制
RFM依據「最近一次消費、消費頻率、消費金額」分群✅ 簡單好上手
✅ 適用各行各業
✅ 中小企業也能用		❌ 比較依賴歷史數據、對未來預測較薄弱
CLTV預估顧客整個生命周期的總價值✅ 長期規劃、重視顧客價值❌ 計算複雜，需要大量完整歷史數據
ABC 分類法按銷售金額高低把顧客分為 A/B/C 三類✅ 概念簡單、實用❌ 只看金額，忽略顧客的習性

RFM 三大指標拆解

RFM的優點在於 使用三個指標來拆解問題，簡單易懂、成本低、效益高，因此深受零售、電商、金融業等青睞。

以下帶你逐一拆解，幫助你快速掌握每個指標的意涵、計算邏輯與實務應用。

🔷 Recency（近期性）

定義：
顧客最近一次消費距離今天有多久。距離越短，顧客「熱度」越高、重複購買的可能性越大（這裡的評分會是距離越短，分數越高）。

為什麼重要？
因為「剛接觸過你的人，記憶還熱騰騰」。如果顧客很久沒回來，他對品牌的記憶和情感連結會漸漸消退、流失的風險更高。
反之，近期消費的顧客通常意願高、行為慣性強，只要適時跟進，很容易促成再次購買。這就是為什麼在顧客活躍時出手，回應率最高。

應用情境：

  • 自動化喚醒：對超過 60 天未消費的顧客推送回流優惠
  • 活動邀請：優先鎖定近 30 天消費的顧客，提升活動參與率

🔷 Frequency（頻率）

定義：
顧客在觀察期間內的交易次數。次數越高，代表忠誠度與品牌黏著度越強。

為什麼重要？
「常客才是金礦」，高頻率代表顧客已經養成習慣、對你的產品或服務有信任感，長期下來，總貢獻通常會比單筆大客戶還高。
而低頻率的顧客，若能適時引導，轉化成穩定回購，也能有效放大營收。

應用情境：

  • 辨識 VIP 群：將高頻顧客設為 VIP 客群，提供專屬福利
  • 提升低頻顧客：對僅消費 1–2 次的顧客推送「第 2 次回購」活動

🔷 Monetary（金額）

定義：
顧客在觀察期間內的總消費金額。

為什麼重要？
「誰為你花最多錢，就該給誰最多關注」，雖然聽起來很現實，但從商就必須唯利是圖。
根據80／20法則，前 20% 高消費顧客貢獻超過 80% 營收，因此找到 M 值最高的客戶，是提升獲利的重點。
真正的大戶很常看的已經不是金額，而是產品的價值能否蠻足他。

應用情境：

  • 高金額客戶定制服務：如專屬顧問、會員制活動
  • 低金額客戶升級方案：推動加價購或組合銷售提高客單價

小技巧
可根據行業特性調整觀察期間（如零售可設 6 個月、金融可設 12 個月以上），並用 1–5 等級給每位顧客打分，方便後續分群。
並且這三點的權重也會根據產業的不同而有所改變，（金融業較為重視 M、餐飲業較為重視 F、電商較為重視 R……）。

如何用 RFM 模型分群、分析？

已經了解了RFM這三個字母所代表的意義，接下來可以開始學習如何操作這個模型，這個模型會是由R、F、M所見購的三維空間。

又因為我們會分成高、低這兩個方向，所以顧客會被我們分成8個族群。

建立 RFM 指標數據

首先，是蒐集顧客的交易紀錄，並計算出每位顧客的 **Recency(日期相減後數值越小，這個值越高)**，Frequency， Monetary。

並且要設定一個區間來做觀察，例如最近 6 個月或 1 年，確保資料具備時效性。

給每位顧客打分

接下來，把三個指標各自分類，先依照企業內部制定的KPI作為標準，通過 KPI 的設為高，沒有的則設為低。

最後會得到 R高／F低／M低 、R低／F高／M低 ……等總共8個類型的顧客。

小提醒
小編只是用一個基礎的衡量指標讓你好懂，真正要做可以將分數從1~5排列，這樣會更加精準喔！
(頂級客戶可能是評分555、545…，次級客戶可能是333、323…以此類推)。

繪製顧客輪廓

擁有相似 RFM 分數的顧客會被歸為同一群體，並賦予他們易懂的名稱，方便後續溝通，以下是小編整理，可以作為參考的表格：

RFM 組合特徵顧客類型名稱特徵描述
R 高 / F 高 / M 高💎 重要價值客戶最近有消費、消費頻率高、金額大，是最核心的 VIP，值得重點維護與獎勵。
R 高 / F 高 / M 低🔥 高互動低消費客戶常來、最近有消費，但金額不高，可透過套餐、升級服務提高客單價。
R 高 / F 低 / M 高🛍️ 高價值新客戶最近首次/偶爾來，但金額大，可設計回流優惠促進再次購買。
R 高 / F 低 / M 低🌱 新客戶剛加入、消費不多，適合加強教育、培養習慣，提高黏著度。
R 低 / F 高 / M 高🏆 忠實老客戶雖然近期未來，但長期頻繁、高金額，是值得喚醒的潛在回流客。
R 低 / F 高 / M 低👥 高互動低價值客戶經常消費但金額小，適合推出加購或小額升級方案。
R 低 / F 低 / M 高💰 一次性大客戶曾高額消費但未回流，適合專屬回訪、喚醒專案。
R 低 / F 低 / M 低💤 流失低價值客戶幾乎沒來過、沒貢獻，可視情況降低資源投入或設計留存方案。

當顧客的輪廓、群體已經有一個完整圖表呈現時，可以針對不同群體的客戶施行不同的行銷企劃（主攻哪些人、放棄哪些人…）。

如何視覺化呈現分析結果

只聽我講應該也是難以理解，將結果用視覺化工具呈現，能幫助你一眼看出每群顧客的佔比與價值，例如

  • 熱力圖：顯示不同 RFM 組合的營收貢獻
  • 分佈圖：看出高/低 R、F、M 顧客的比例
  • CRM 系統儀表板：即時監控各分群變化

常見工具：Excel、Tableau、Power BI、Google Data Studio，甚至有些電商後台也內建簡單的 RFM 報表。

以下是根據不同客群可以參考的行銷策略：

重要價值客戶（R高 F高 M高）

這群人近期有消費、頻率高、金額高，是品牌的金雞母。

  • 策略：VIP 經營

    提供專屬會員權益、優先購買權。

    私人化推薦、生日專屬禮遇。

    設計「感謝回饋」活動，強化情感連結。

忠實老客戶（R低 F高 M高）

曾經貢獻過大量金額且購買頻繁，但最近沒有消費。

  • 策略：喚醒關懷

    發送喚回優惠券或「我們想念你」主題活動。

    分析流失原因，優化商品體驗。

    減少摩擦，例如提供免運或簡化購買流程。

高價值新客戶（R高 F低 M高）

近期才剛購買但頻率低，消費金額高。

  • 策略：培養習慣

    後續推送搭配商品、組合優惠，鼓勵多樣購買。

    教育內容行銷，如使用指南或產品深度解析。

    設定「下一步目標」引導再次下單。

流失低價值客戶（R低 F低 M低）

很久沒消費、頻率低、金額低。

  • 策略：低成本測試

    用限時優惠或清倉折扣測試是否有意願回流。

    如果回應率低，可以減少資源投入、轉向更有價值客群。

新客戶（R高 F低 M低）

剛剛第一次消費，金額和頻率都還低。

  • 策略：建立信任感

    發送歡迎信與品牌故事，建立好印象。

    提供「第二次購買」的誘因，例如折價券。

    鼓勵留下評價，讓他參與社群活動。

RFM 模型常見問題 Q&A

Q1：RFM 模型適合哪種產業？

✅ 幾乎所有有「重複交易」行為的產業都適用，例如零售、電商、金融保險、訂閱服務、連鎖餐飲等。如果你的業務依賴顧客回購，那 RFM 會非常有用。

Q2：RFM 模型可以跟其他數據分析一起用嗎？

✅ 當然可以！RFM 可以結合 LTV（顧客終身價值）、流失預測、行為分群等進行更精細化的策略設計。

例如先用 RFM 找出高潛力客群，再計算他們的 LTV 評估 ROI。

Q3：RFM 模型一定要用很複雜的系統嗎？

✅ 不一定。RFM 的邏輯簡單，即便是 Excel 表格都能跑出結果。如果有 CRM 系統或 BI 平台輔助，當然更方便更快。

Q4：RFM 可以分析沒有交易紀錄的客戶嗎？

✅ 不行。RFM 是基於「交易紀錄」來判斷顧客價值的，所以無法應用在完全沒有購買行為的新名單。這時可以先用其他基於潛在意圖的分群方式。

Q5：RFM 的三個指標一定要權重一樣嗎？

✅ 不一定。每個品牌的重點不同，可以依照產業特性調整權重，比如金融業可能重視 Monetary，餐飲可能重視 Frequency，零售可能更看重 Recency。

Q6：如果同一個顧客不同通路有紀錄怎麼辦？

✅ 最好先整合資料源，做到全通路顧客視角，否則分析結果會失真。這時候 CDP（客戶資料平台）或統一會員帳號設計會很有幫助。

Q7：RFM 模型多久要更新一次？

✅ 建議至少每個月或每個季度重新跑一次，根據你的產業週期頻率而定。因為顧客狀態會隨時間變化，持續更新才能跟上市場動態。

RFM模型真實案例分享

案例一：星巴克—用 RFM 提高會員忠誠度

背景分析：
星巴克希望透過數據驅動的會員計畫來提高客戶留存。他們將會員消費行為進行 RFM 分析，
辨識出四種重點群體：VIP 高價值客（R高 F高 M高）、高 R 但低 F/M 的新會員、高 F 但 低 R 的老客戶，以及低 R/F/M 的冷淡客戶。

平台決策：
針對 VIP 客戶，推出專屬回饋活動、生日禮和積分加倍；對於高 R 但低 F/M 的新會員，則推送「買二送一」促銷活動提高黏著度；
而對於老客戶則針對重溫體驗發送優惠券，可以說是藉由優良的行銷策略，很優秀的抓住顧客消費的心路歷程變化。

結果分析：
會員平均回購率提升 22%，VIP 群體的年度消費額增加近 18%。

我的觀點：
這個案例展現了 RFM 分群搭配 CRM 策略的威力。不僅是「留住」客戶，更是「養成」客戶，透過不同分群打造不同旅程，是長期經營品牌忠誠度的最佳典範。

案例二：電商平台—召回高價值老客戶

背景分析：
某大型電商平台長期觀察到，有一群「曾經每月穩定購物、客單價高」的用戶，近期（超過 90 天）完全沒有再回來消費。
雖然這些用戶 F高、M高，但 R低，屬於 老客戶 ，有高價值卻流失的風險。

平台決策：
針對這批用戶，發送「專屬回流折扣券」和「限時優惠通知」，同時搭配情感化溝通（例如「我們想你了！」）。

結果分析：
這批客戶中，約有 37% 在活動期間回流購物，平均每位貢獻 1.6 倍的原始客單價。這說明 RFM 分群後鎖定重點客戶能提高行銷投資報酬。

我的觀點：
這個案例非常典型且值得仿效。許多企業在做促銷時只看全體發券，浪費預算。透過 RFM 聚焦「高 F、高 M、低 R」的群體，不僅能節省成本，更能最大化回收率與客單價。

案例三：快消品公司—新品試用行銷

背景分析：
某快消品牌在新品上市前，利用 RFM 將用戶分群，篩選出「高 R、高 F」但 M 值中等的潛力客戶群作為試用對象。這群人對品牌熟悉、活躍度高，但消費額未達最高，是最有可能透過新品提昇客單價的族群。

平台決策：
針對這群潛力客戶發送新品試用組並收集回饋意見。後續再推送新品的加價購方案，吸引他們升級消費。

結果分析：
新品上市當季銷售額比前期類似產品高出 30%，試用者中有 40% 成為新品購買者。

我的觀點：
這個案例特別適合想提升「M」值(營收)的場景。單純鎖定高 R/F 並用新品喚醒，能打破中低客單價的天花板，充分挖掘潛力客戶價值。

結語

RFM 模型是一種幫助企業理解顧客、經營顧客關係的思維方式。

透過簡單、直觀的三個維度分析，你能快速找出最有價值的顧客群、辨識需要挽回的對象，讓每一分行銷預算都花在對的人身上。

無論你是剛起步的小型品牌，還是成熟的大型企業，只要善用數據，RFM 就能成為你精準行銷、提升轉換率、增加顧客終身價值的重要工具。

掌握顧客行為，回歸顧客需求，才能真正做到「品牌黏著率高」的數位行銷。