基于RFM模型的广西水稻电商客户价值分析

摘要：广西作为水稻主产区，其特色大米虽品质优良却未形成经济支柱。随着电商经济崛起，当地正探索"电商+扶贫"模式拓宽销售渠道。本研究基于淘宝、京东等平台的用户评论数据，运用RFM模型从消费时效性、频率及金额三个维度进行客户价值评估，将消费群体划分为核心、发展、挽留、流失四类，并依据消费贡献度实施精准营销。通过构建电商客户管理体系，旨在提升运营效能，优化现有电商布局，同时预测市场趋势，为广西米企提供差异化营销策略参考。[1]。

关键字：广西大米；电商；RFM模型

0引言

广西2024年水稻种植超2700万亩，通过落实粮补1.3亿元激励51个产粮大县，同步推进"电商+农业"融合战略，近五年电商交易额年均增25%。依托区位优势打造的"广西香米"年销粤港百万吨，形成特色品牌效应。

本研究基于电商消费数据，运用RFM模型解析客户价值，通过消费偏好分析构建精准用户画像，划分核心客户层级并制定差异化策略。研究成果将助力优化电商运营模式，强化品牌认知与消费黏性，驱动广西稻米产销升级，为全国粮食经济高质量发展提供实践范式。

1广西水稻电商客户经营现状、市场痛点

1.1广西水稻销售电商经营现状

广西的水稻销售现状表现为良好的市场前景和稳定的销售增长。‌主要销售平台：广西水稻通过不同的第三方电商平台进行销售，淘宝、京东、苏宁易购等平台成为主要渠道。

1.1.1良好的市场前景：

市场需求稳定‌。一粒米托起逾36亿元大产业，广西新禾米业有限公司的副总经理介绍，该公司加工的优质香米不愁销路，销售额逐年增长，显示出市场需求稳定，为水稻销售提供了良好的市场环境。

广西与东盟国家的贸易往来也十分频繁。2023年，广西对东盟进出口规模首次突破3000亿元，创历史新高，这显示了广西与东盟在贸易领域的紧密合作‌。

政策支持。南宁市政府出台了一系列《关于促进电子商务高质量发展的若干政策措施》促进农产品电商发展的文件，为大米电商提供了政策支持。

1.1.2稳定的销售增长：

近五年来，全区电子商务交易额年均增速18.76%；网上零售额年均增速14.72%，实物商品网上零售额年均增速19.14%广西电子商务持续高速发展，成为全区经济发展新动能、新亮点。

2024年广西南宁‌宾阳县通过推进电商进农村战略，成功地将电子商务与乡村振兴紧密结合起来，带动了农业及手工业的发展。

1.2广西水稻市场在电商中存在的痛点

1.2.1水稻市场竞争激烈

当前，广西水稻在电子商务市场中的份额已接近饱和状态。在国内市场，广西水稻面临来自众多知名大米品牌的竞争，包括北大荒、五常大米、盘锦大米等。国际市场同样激烈，尤其是在东南亚地区因其得天独厚而又与广西水稻相似的自然种植条件。

1.2.2消费群体定位不明确

广西水稻在市场定位上缺乏明确的目标消费者定位。未能根据不同消费者的需求推出符合其特定需求的产品，未能及时精准的满足潜在客户的需求，导致客户满意度下降和潜在客户流失，进而影响了产品的销售率和复购率。

2研究方法与数据处理

2.1研究方法

RFM模型作为一种强大的客户细分工具，已经成为众多企业实现这一目标的关键。RFM模型是企业根据：

R：客户最近一次交易时间与当前的时间间隔（Recency）

F：一定时间内的购买频次（Frequency）

M：购买金额（Monetary）

2.2构建RFM模型

本文深入挖掘京东、淘宝等各大购物平台以及行行查、中国农业网等各种数据网站的数据，获取了真实买家的评论数据23268条，这些数据不仅反映了消费者的真实需求和购买体验，也是我们了解市场动态和优化产品的重要依据。

R值计算：提取各平台用户最后一次交易日期，设置分析基准日，使用公式【基准日-末次交易日】计算间隔天数，结果填充至R列。

F值计算：设定统计周期（如近12个月），使用COUNTIF函数统计周期内用户交易次数，批量填充F列公式。

M值计算：确定金额统计时间范围，应用SUMIF函数汇总用户周期内消费总额，下拉填充M列公式。

2.3基于RFM模型进行客户分类

RFMClass为binaryRFMClass其根据二进制取值转换成十进制取值。根据以上规定再对预测结果进行聚合，聚合结果分为110类、101类、111类、001类、010类、011类和000类。

（1）潜在客户（100）

潜在客户指的是对企业或者销售商销售的东西有需求同时又具有购买力的人。

（2）一般发展客户（000）

该类客户最近有购买行为，但消费金额和频次都不太高。

（3）重点发展客户（001）

该类客户是近期客户，最近有消费行为，消费金额高但频率不高。销售并帮助他们成为忠实拥护者和高价值客户。

（4）重点挽留客户（101）

该类客户曾经有消费行为，消费金额高，但消费频率低且最近没有消费行为。

（5）重点保持客户（111）

该类客户经常大量购买和消费，但最近他们没有交易行为。

（6）高价值客户（011）

这类客户是具有高交易金额、高交易频率和近期交易行为特征的客户群体.

3结果分析

通过基于RFM模型的聚类分析对该互联网零售企业的销售数据进行分析，最终得到如下分析：

3.1做好客户综合画像，全面了解客户盈利水平

客户档案的建立应基于数据，并真实反映电商水稻客户的实况。因此，需设立一个专业的数据分析团队，负责策划数据收集、筛选数据类型、设计问卷、搜集反馈，并对所集数据进行评估。

3.2加强电商水稻零售商培训，增强客户盈利能力

电商水稻零售商的品牌推荐、沟通技巧和服务质量影响消费者购买决策。应按需培训，根据商户情况指导订购与库存管理，提供经营等培训。结合需求采用多元方式，运用多种方法提高实效性，提升客户盈利力。

3.3强化经营指导，扩大客户盈利渠道

水稻销售以盈利为目标，需经营与市场敏感度。客户经理应助客户依信息选品牌，介绍货源等政策，优化布局，引入直播带货，拓宽盈利途径。

4结论

随电商卖货的不断发展，越来越多的产品都从线下销售转为线上销售，通过深入分析广西水稻电商的客户价值并实施针对性策略，不仅可以提升消费者对广西大米的满意度和品牌知名度，也有助于提高销量和推动地区经济发展。未来，广西水稻电商应持续优化其营销策略和客户服务，以适应不断变化的市场需求和消费者偏好，从而保持竞争力并实现可持续发展。通过这种精细化管理和市场导向的策略，广西水稻产业将能够在激烈的市场竞争中稳固其地位，并为国家粮食安全与农民增收作出更大贡献。

参考文献

[1]刘若秋.基于RFM模型的互联网零售业客户聚类分析[J].活力，2024，42（14）：172-174.

[2]李卓，张金龙，杜婧，等.基于RFM模型的卷烟零售客户盈利水平提升策略研究[J].现代商贸工业，2024，45（12）：152-154.DOI：10.19311/j.cnki.1672-3198.2024.12.053.

[3]叶志瑾.基于RFM模型的加油站汽油客户价值分类研究[J].车用能源储运销技术，2024，2（02）：25-29.