大數據會員行銷從「行為分類」開始：這３組顧客變數，你能掌握嗎？

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傳統的行銷學講究STP，先區隔市場（Segmentation），然後訂定目標客層（Target），最後進行市場定位（Positioning）。

在大數據時代，我們不再靠地理區隔、人口統計或心理特徵當作變數，而是以消費者行為來區分；也就是說，顧客會購買什麼產品，取決於觀察其他顧客的行為，以及該名顧客過去的行為。

顧客行為變數很多，我歸納出3組變數，分別是RFM、4P與TCC。

首先是RFM

這是一般常用的方法，也就是根據客人的回籠時間（Recency）、客人的消費頻率（Frequency），以及客人對營收的貢獻（Monetary）來分類。

以「回籠時間」為例，可以將既有的顧客分為「第一次」來的客人、「近一年」來的客人，及「超過一年以上」未回來的客人。至於客人回籠的時間，取決於該產品的消費者購買週期。

「消費頻率」，則是按照客人的消費次數，加以排列。例如可以將最近一年來過的客人，按照1次到6次以上，算出每一種次數來的客人百分比。次數分配可以幫我們判斷，誰是「忠誠客人」或「重度使用者」。

「營收貢獻」，則是顧客的購買金額。消費次數多的客人，不代表貢獻金額高。所以Monetary的分類，是要讓我們瞭解誰是重要客戶。

其次是4P

就是按照購買週期（Purchase cycle）、價格敏感度（Price sensitive）、促銷敏感度（Promotion sensitive）及獲利程度（Profitability）加以分類。

「購買週期」因產品而異，可以和「回籠時間」進行交叉分析。例如，出國旅遊的購買週期可以是「最近一年」，到高級餐廳消費則是「最近半年」，而喝咖啡可能就是「最近一週」。

「價格敏感度」指的是，同一類別的產品有不同的價格，但有的消費者會重視產品品質，會選擇品質較好、但價格較高的產品。反之，有的消費者只會選擇價位較低的產品。

「促銷敏感度」與「價格敏感度」類似，但每個人反應不同。有的消費者經濟能力較好、生活較忙碌，較不在意促銷活動；有的消費者平時根本不消費，只有促銷時才購買。