AMC-RFM分析-领星ERP-专业亚马逊ERP系统

一、功能概述

1.1 什么是RFM分析？

RFM是电商领域经典的用户分层模型，通过三个核心指标帮助您快速识别用户价值与活跃状态：

指标	英文	含义
R	Recency	最近一次购买时间
F	Frequency	购买频率
M	Monetary	总购买金额

本工具采用 R × F 双维度9宫格版本（暂未包含金额维度M），每个用户根据其最后购买时间和累计购买次数落入对应格子，并获得一个RFM标签。

1.2 功能价值

通过RFM分析和人群包功能，您可以：

快速识别高价值用户：找出高频复购的活跃用户群体；
精准挽回沉默用户：定位中期沉默、长期休眠用户，制定差异化唤醒策略；
创建细分受众：将不同RFM标签的用户一键创建为AMC人群包，应用于广告投放；
提升广告ROAS：针对不同价值用户投放差异化广告，让预算花在刀刃上。

二、核心维度定义

2.1 最近一次购买时间（R）

从统计日起算，用户最后一次下单的时间分为三类：

分类	时间范围	标签
R1	30天以内	新晋活跃用户
R2	30–180天	中期沉默用户
R3	180天以上	长期休眠/历史优质用户

2.2 累计购买次数（F）

用户历史总下单次数分为三类：

分类	购买次数	标签
F1	1次	新客或一次性用户
F2	2次	复购用户
F3	3次及以上	高频率忠诚用户

2.3 数据指标说明

本分析涉及以下核心指标：

指标	说明
客户数量	广告引流的用户数量（含SP、SB、SD、ST、DSP广告），DSP数据需在AMC实例中完成DSP广告主配置后方可统计
广告销售额	归因到广告的销售额，广告类型同上
广告花费	用户点击或浏览广告产生的花费金额，广告类型同上
ROAS	广告销售额 ÷ 广告花费

三、9宫格标签总览

R和F两个维度交叉形成 3×3矩阵，共9类用户：

	F1（1次）	F2（2次）	F3（≥3次）
R1（30天内）	新购买用户	新复购用户	新高频用户
R2（30-180天）	中期购买用户	中期复购用户	中期高频用户
R3（180天以上）	曾购买用户	曾复购用户	曾高频用户

四、各标签详细解读与优化建议

4.1 新高频用户（R1-F3）

特征：最近30天内购买过，且累计购买≥3次
价值：最高价值群体，贡献稳定，购买习惯已养成
优化目标：维持习惯、提升客单价、防止流失
广告建议：
- 投放关联/互补产品的ASIN定投广告
- 通过SP/SB广告推广品牌新品（高频用户往往是品牌种子用户）

4.2 中期高频用户（R2-F3）

特征：半年内有购买记录，历史购买≥3次
价值：高价值用户，近期沉默，挽回成功率较高
优化目标：唤醒用户，重建购买习惯
广告建议：
- 通过SD广告追投用户过去购买过的同款或升级款
- 结合AMC“加购未购”行为人群包，触发站内/站外展示广告

4.3 曾高频用户（R3-F3）

特征：半年前有购买记录，历史购买≥3次
价值：高价值流失用户，挽回成本高但一旦回购则价值可观
优化目标：高价值挽回（高成本、高回报）
广告建议：
- 通过DSP或AMC自定义受众做跨渠道（站外）触达
- 建议在大促前集中激活，避免频繁打扰

4.4 新复购用户（R1-F2）

特征：30天内购买了2次，目前活跃
价值：正从新客向忠诚用户迁移
优化目标：推动进入高频区（F3）
广告建议：投放相关品类商品（非重复商品），引导持续购买

4.5 中期复购用户（R2-F2）

特征：半年内有购买，历史购买2次
价值：中等价值，有复购历史但近期购买中断
优化目标：预防购买中断，轻量化激活
广告建议：
- 定投高回购率商品或更高价格带的商品
- 降低触达频率，避免浪费预算

4.6 曾复购用户（R3-F2）

特征：半年前购买，历史购买2次
价值：低活跃，挽回难度较大但仍有基础
优化目标：挽回成本可控，不抱过高期待
广告建议：通过DSP或AMC自定义受众做跨渠道触达，大促前集中激活

4.7 新购买用户（R1-F1）

特征：最近30天内首次购买
价值：新鲜用户，正处于品牌认知期
优化目标：促成第二次购买
广告建议：定投强关联、低决策门槛的推荐商品

4.8 中期购买用户（R2-F1）

特征：半年内有购买，仅购买过1次
价值：低价值用户，可低成本激活尝试
优化目标：低成本测试复购可能性
广告建议：
- 低出价再营销
- 在AMC中创建Lookalike（相似受众）进行触达

4.9 曾购买用户（R3-F1）

特征：半年前购买，仅购买1次
价值：极低价值
优化目标：不建议主动激活
广告建议：
- 通过DSP或AMC自定义受众做跨渠道触达
- 大促前可集中激活一次
- 也可在DSP广告中将此人群排除，避免预算浪费

五、功能入口与权限

5.1 功能入口

路径：广告新版 → AMC → RFM分析

5.2 权限要求

查看分析：需拥有【AMC - 查看】权限
创建人群包：需拥有【AMC - AMC人群包】权限

六、数据看板说明

6.1 默认数据范围

系统默认统计每个AMC实例中 最近一年的数据。

6.2 看板交互说明

功能	说明
指标切换	图表右上角可切换查看客户数量、广告销售额、广告花费、ROAS等不同指标
单元格数值	每个RFM标签单元格中的金额，为右上角所选指标在该标签中的统计结果
占比	该RFM标签数值占总数值的百分比（如某标签广告销售额占比=该标签广告销售额÷全部标签广告销售额×100%）
颜色深浅	按9宫格中当前所选指标的数值从小到大排列，背景颜色由浅至深

七、创建RFM人群包

7.1 快速创建入口

在RFM分析9宫格中，将鼠标悬停在任意标签单元格上，点击出现的 【创建人群包】 按钮；
系统将自动选中该单元格对应的RFM规则：
- 例如点击“中期高频用户”，系统会自动选中“最后购买时间=30-180天”和“购买次数=3次及以上”。

7.2 人群包配置说明

进入创建人群包界面后，请按以下步骤配置：

① 基础信息

字段	说明
AMC实例	选择需要创建人群包的AMC实例
店铺	选择人群包投放的目标店铺（SC/VC店铺或DSP广告主）；如果选择SC/VC店铺，人群包将创建到这个SC/VC 店铺中，在该店铺的SP、SB和SD广告中都可以使用；如果选择DSP广告主，人群包将创建到该DSP广告主的audience(受众)中，在DSP广告中可以使用。
选择模板	通过RFM分析进入时，默认选中“RFM人群包”模板
受众类型	支持 Rule based（规则型）和 Lookalike（相似受众）两种类型
人群包名称	最多120个字符（建议不以“AMC”开头，因系统会自动添加该前缀）
备注	可添加使用场景说明，便于后续管理

② 时间与更新设置

字段	说明
时间区间	选择AMC实例中具体的数据起止日期范围（如实例中同时包含SC/VC和DSP数据，将一并查询）
自动更新频率	提供每天、每周、每两周、每三周四种选项（Lookalike类型不支持每天更新）
更新时自动重算时间区间	勾选后，每次自动更新时会根据首次创建时间与日期范围，自动计算新的起止日期，确保人群包始终保持活跃

③ 人群包规则配置（RFM筛选条件）

配置项	选项	说明
ASIN范围	指定ASIN / 不指定ASIN	指定则仅查询购买过这些ASIN的用户；不指定则查询AMC实例内所有店铺任意ASIN的购买用户
最后购买时间	30天内 / 30-180天 / 超过180天	可选择一项或多项；一项都不选等同于全选
购买次数	1次 / 2次 / 3次及以上	可选择一项或多项；一项都不选等同于全选
购买金额	头部20% / 中部20%-60% / 底部40%	按用户购买金额从高到低排序后分层；可选择一项或多项；一项都不选等同于全选

购买金额分层说明：头部20% = 购买金额排名前20%的用户；中部20%-60% = 排名处于20%-60%之间的用户；底部40% = 排名后40%的用户。

7.3 重要注意事项

事项	说明
人群规模要求	人群规模需达到 2000人及以上才能成功创建
生效时间	人群包创建成功后，约需3天方可在SC/VC店铺或DSP广告主中使用

八、常见问题

Q1：RFM分析中的数据来源是广告引流用户还是全部用户？

A1：本分析的“客户数量”统计的是广告引流的用户，包含SP、SB、SD、ST和DSP广告带来的用户。如果您的AMC实例中已配置DSP广告主，则DSP数据也会纳入统计；如未配置，则DSP部分不计入。

Q2：为什么我的RFM看板中某些格子数据为空？

A2：这表示在当前统计周期内，您的广告引流用户中没有符合该RFM标签的人群。例如没有R1-F3的用户，则“新高频用户”格将显示为空。

Q3：Lookalike受众类型为什么不支持每天更新？

A3：Lookalike受众是基于源人群扩展生成的相似人群，其计算逻辑较为复杂，更新频率过高会影响计算稳定性和准确性，因此系统限制为不支持每日更新。

Q4：创建人群包时，购买金额的三个分层具体是怎么划分的？

A4：系统先将所有用户按购买金额从高到低排序，然后按排名划分：前20%为“头部20%”，排名20%-60%之间为“中部20%-60%”，排名后40%为“底部40%”。您可以单选或多选这三个层级。

Q5：人群包创建后为什么不能立即使用？

A5：AMC人群包创建后，亚马逊系统需要一定时间完成数据同步和处理，通常需要3天左右才能在SC/VC店铺或DSP广告主中生效可用。