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？

而「利潤貢獻度」的重要性在於，有時東西賣得好，不見得賺得多。所以我們會繼續分析，哪些產品是獲利王？哪些產品賣得多、賠得多？

但是，如果把賠錢貨通通砍掉，也可能是一種錯誤。因為這些產品可能就是「帶路貨」，沒有它，客人也不會來買其他產品。

最後是TCC

指的是消費者的瀏覽及購買時間（Timing）；習慣在什麼通路（Channel）瀏覽及購買，是否在線下瀏覽商品、線上購買，或者通通在線上或線下完成。最後一個C，則是假設顧客一生對公司貢獻的潛在價值（Customer lifetime value）。

顧客終身價值是可以被計算的，通常用來衡量該名顧客是否還有開發價值，以及是否值得花成本維持這個顧客。

RFM－4P－TCC適用於會員分類及行銷，實務上，我們可以用RFM將會員分級，再以4P＋TCC來做會員行銷。

例如，最近一年（Recency）消費10萬以上的客人，具有金卡等級；同時，該名顧客資料顯示為價格及促銷敏感度低。因此，可以「預測」該名顧客的喜好，在生日月份「推薦」高品質及高單價的產品，成交的機率就會提高。

RFM－4P－TCC的做法，比STP細緻許多，更個人化，也兼顧企業獲利與滿足顧客喜好，這正是大數據的神奇之處。

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