RFM模型在连锁药店顾客价值分析中的应用研究

刘斯敏 皮渺

[摘    要] 本文以广西东兴市河洲街大参林连锁药店为研究对象，适用RFM模型和K-means聚类方法分析客户门店的消费记录，衡量客户价值，将客户分为一般价值客户、高价值客户、重点发展客户、重点保持客户和流失客户五大类，针对不同客户类型，提出资源倾斜、会员转化与适当放弃等营销建议。

[关键词] 连锁药店;RFM;客户价值

0      引    言

随着医药零售市场竞争的日趋激烈，客户逐渐成为市场竞争的热点，客户关系管理在这样一种背景下开始被连锁药店企业重视。在信息化时代背景下，本文以大参林连锁药店广西东兴市河洲街店为例，通过分析连锁药店的客户数据，运用RFM模型进行客户细分，对不同价值客户进行差异化营销策略，为连锁药店做好客户细分、有效定制个性化的经营策略提供借鉴。

1      文献回顾

菲利普·科特勒把客户价值（Customer Value）总结为“客户价值=客户给企业带来的总利润-企业运营成本”。Gronroos的客户价值过程理论强调了关系营销中客户的持续价值。Wyner指出：“企业80%的利润是来自20%的顾客，而其20%的利润，却花了公司80%的营销费用”。高价值客户只占小部分，企业只有辨析客户价值，从中筛选并重点关注高价值的客户，才能获得长久的发展。

RFM模型最早是由Hughes于1994年提出来的，是一种基于大量交易数据来辨析客户价值的方法。Bult和 Wansbeek于1995年把RFM的三个行为变量定义为近度（Recency，R）、频度（Frequency，F）、总金额（Monetary，M），其值越大客户对企业的价值贡献越大。王清基用RFM模型对移动通信业的客户分类;唐维萍将RFM型应用在航空公司的客户细分上，把三个指标扩展变成RFMD模型;吴晓雪根据金融行业的特点对RFM三个指标进行改进，构建了RFFM模型。可见，在进行客户关系管理时，需立足于行业特点构建相应的衡量客户价值的RFM模型。

2      ARFM模型的构建

本文主要运用Arthur Hughes顾客五等分法，分别以AR、AF、AM、ARFM（总分）表示，ARFM=AR+AF+AM（数值为3～15分），简称ARFM模型。具体评分标准见表1。

本研究共收集2019年1月1日至2019年10月31日广西东兴市河洲街大参林连锁药店4 809位顾客的消费记录，有效消费数据共29 467条（见表2）。对每位客户的消费记录进行合并计算，得出频率得分、消费金额得分、崭新得分及其最终的ARFM得分，公式为ARFM得分=崭新得分×100+频率得分×10+金额得分，指标分值的重要性依次排列为间隔天数、消费频率和消费金额（见表3）。

3      基于K-means聚類的客户价值识别

通过SPSS25的聚类功能对客户R、F、M三项指标的分值进行K-means聚类，将样本聚为5大类（见表4）。再将这5大类客户的三项分值分别与其样本均值比较，划分为高、低两个标准，依表6的客户分类标准，得出所属的客户类别（见表7）。

4      客户类型分析及建议

从客户类别的样本人数分布来看，该店高价值客户的人数较少，占总人数的16%。东兴市内一心堂、鑫海等各大连锁药店均设有多家分店，再加上大大小小的单体药店，东兴药店行业的竞争十分激烈，大参林于2017年进驻东兴，根基较浅，VIP客户较少。

对于此类高价值客户，企业应建立档案，记录每一位该类客户经常性购买的药品，一旦门店举办会员优惠活动应优先通知该类客户。药店员工应注重人文关怀，主动问候顾客，对有慢性疾病的客户可经常关注其身体状况，适时询问其服药后感觉如何，症状有没有好转，是否存在副作用等，可将店内资源倾斜到该类客户上，以期与该类顾客建立长期稳定的合作共赢关系。

该店重点保持类客户最多，约占24%。药品属于特殊的商品，不像日常用品使用频率高，例如慢性病患者大多会一次性购买三个月的用量，普通顾客来药店也会一次性购买多种备用药，因此到店消费一次后，顾客将有很长一段时间不会再来药店。对这部分客户要提高留存率和活跃度，可在公众号中开发小游戏，通过小游戏可抽取不同档次的会员优惠并设置会员活动提醒。根据顾客消费情况，适当提高会员等级，将普通会员转化为至尊会员，每月返还10元优惠券，以增加顾客来店次数。

该店流失客户数量较大，一方面因为东兴是广西沿海沿边旅游城市，且河州路分店靠近北投旅游集散中心，流动人口多;另一面也体现了连锁药店行业竞争的进一步加剧。对于这一部分客户，应适当放弃，并积极开发游客市场和年轻客户市场，如可增加晕车药的种类，销售内服、外敷、片剂、胶囊等多种剂型，以更好的服务与发展潜在客户以弥补客户流失的缺口。连锁药店在有效识别客户价值的基础上，做好客户关系管理，才能实现长期健康的发展。

主要参考文献

[1][美]菲利普·科特勒.营销管理[M].第10版.梅汝和，译.北京：中国人民大学出版社，2001.

[2][美]罗伯特·韦兰，保罗·科尔.走进客户的心——企业成长的新策略[M].贺新立，译.北京：经济日报出版社，1998.

[3]Wyner GA. Customer Profitabillity：Linking Behavior to Economics[J]. Marketing Research，1996，8（2）：36 -38.

[4]崔永生.基于灰聚类方法的我国银行信用卡客户细分[J].中国商论，2018（21）：131-137.

[5]J R Bult and T Wansbeek.Optimal Selection for Direct Mail[J].Marketing Science，1995，42（14）：378-395.

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[7]唐维萍，洪万福.基于RFX模型的航空公司客户市场细分方法[J].太原城市职业技术学院学报，2015，37（4）：180-181.

[8]吴晓雪.基于RFM改进模型的互联网金融平台用户细分研究[D].北京：北京交通大学，2016.