医美机构如何做好私域？干货分享！

       中国医美行业的市场发展相较于其他行业前景向好，但是在如今疫情发展的不确定性，国家对医美监管力度趋严（税务财务稽查、广告宣传规范、消费者隐私条例等）的时代大背景下，新一轮行业洗牌正在进行时。

       与此同时，医美机构擅长的泛流量营销获客成本经历了传统广告，搜索引擎，三方平台，融媒体，自媒体等几轮攀升，不少医美机构又开始转向了私域窄流量的社群商城微营销运营，以此来降本增效。除了凤毛麟角的少数机构经过两三年的持续摸索找到了一些经营法门之外，很多医美机构又都被网络红人、KOL直播薅了一把私域营销的羊毛。

       医美机构若想要真正做好私域，请先从精细化客户运营管理开始。一个客户从陌生到熟悉再到忠诚，如何保持长期有效的互动是客户管理的关键。

       如果说一家医美机构生存的根本是新客的吸引和获取能力，那么如何保留老客和提升客户价值的能力更是医美机构持续良性发展的核心。

       企业经营的本质是管理和挖掘客户价值，客户价值最大化才能带来企业长期利润的最大化。想要实现客户价值最大化，首先做好客户的分类分级管理。

       简单来说，客户分级就是为了差异化对待不同的客户，因为不同的客户价值不同、消费需求不同、驱动力不同，这些不同决定了想要提升不同群体的客户价值，就必须对症下药，通过优化资源配置提升运营ROI。

       因此客户分级管理是精细化运营的底层逻辑。

       客户分级管理能够帮助医美机构的管理层更加清晰地识别不同价值的客户群体，确定客户运营的主次顺序，明确不同的诊疗流程和关系维养策略，规划不同的品项运营和营销活动方案，有效促进销售、营销、运营和医疗端口员工的时间精力分配和流程协同运转，以此来提升医美机构的组织能力、经营效率和盈利水平，从而实现客户价值和企业利润的最大化。

       关于客户的分类分级管理，各行各业都有着不同的分析方法和模型应用。在医美行业，我们也听到很多来自不同岗位的朋友对客户分级管理的认知和理解：

       “手上的客户资源并不多，不同的客户我都做了相应的标签管理，这就是客户分类分级管理吗？” —咨询

       “网上看到很多客户分级管理的内容，感觉讲得都挺有道理，但是不知道要怎么做。那我应该从哪些方面开始入手呢？”—科室运营

       “客户管理是要管理我机构所有的顾客吗？新客和老客采用的分级方法是不是应该有所不同呢？那客户分级之后，我又该怎样做哪些优化调整来提升客户价值呢？”—总经理

       很多刚开始了解客户管理的朋友们大都有类似的困惑，带着这些问题，我们一起来了解下客户分级管理应该从哪里入手，实际应用的过程中又应该避免哪些偏差。

       关于客户分类分级管理的方法有很多，这里和大家分享的是一个比较基础又广泛应用的方法—RFM模型。

       RFM模型是一种基于客户交易行为的数据分析和价值评估模型，较理论分析而言，能够更直观明确地表明数据结果对客户价值的影响，可以解决数据来源依赖于主观评价的问题。RFM模型可以结合不同分析维度，指标分段和权重赋值对顾客的终生价值进行一个合理的预估，故而是衡量顾客价值和创利能力的重要工具和手段，可称为赋能运营者的最佳武器。

什么是RFM？

       R(Recency)消费间隔：指顾客最后一次消费日期距离现在或截止特定日期的时间间隔，主要侧重看顾客的活跃度。消费间隔越小，即R值越小，活跃度越高，再次消费的概率越大，客户的价值就越高。

       F(Frequency)消费频率：指顾客在一段时间周期内消费的次数，主要侧重看顾客的忠诚度。购买频率越高，即F值越大，消费黏性或忠诚度就越大，客户的价值就越高。

       M(Monetary)消费金额：指顾客在一段时间周期内的累计消费金额，主要侧重看顾客的消费能力。消费金额越高，即M值越大，顾客需求的购买力越大，客户的价值就越高。

如何构建RFM客户分级管理模型？

       我们提炼并总结了适合医美机构的RFM模型构建五步法：即圈范围→选指标→定分段→设权重→得结果。本文重点说明的避坑指南，主要列举了在RFM建模过程中出现的常见误区，注意不要踩到哦~~

       01 圈范围

       圈范围：明确利用RFM模型来盘点和分析哪些客户群体。

       Q：客户分类分级需要对医院所有的客户进行管理吗？还是只管理VIP会员就行了？

       A：一般来说，我们建议医美机构客户管理的范围不仅仅是VIP会员，建议适当扩大目标客群范围，有过消费成交订单记录的客户群体(即存量客户群体)，并依据机构的现有客户数量及发展策略微调。

       例如，成立时间较久且客户数量多的机构，客户管理的目标范围可以适当缩减，通过设定有效消费金额起线标准（例如累计消费金额大于500元），来排除一些价值极低的客户，将RFM模型用于相对优质客户的分析，更为聚焦和精准。相反，如果机构客户数量相对较少（例如开业3-5年的机构或存量客户数不超过2万的机构），则可以考虑在盘点全部存量成交客户的基础上，将客户管理范围适当扩大至最近三个月有上门咨询但尚未成交的潜在客户群体。

       02 选指标

       选指标：从R消费活性、F消费黏性、M消费能力三个维度和机构业务目标来选择合适的评价指标。

       Q：据我所知，RFM模型的评价指标不就是消费间隔，消费频次和消费金额这三个指标么，拿过来直接用就好了吧？

       A：如果圈的目标客户范围是存量成交客户，我们建议选择如下六个指标来进行整体的客户基本面盘点分析。

       温馨提醒：不同的医美机构在选择指标时，需要结合自身的业务类型和经营重心进行适当的调整。例如，一家轻医美机构在实际经营管理的过程中更注重客户的规律到院和均衡的项目执行/划扣率，那么建议选择的评价指标，R维度可选择“最近一次的治疗日期”，“累计执行年限数”，F维度可选择“累计总执行品类数”，“累计总治疗次数”或“最近一年的治疗次数”等，M维度可以选择“累计执行金额”，“近一年执行金额”或“人次执行客单”等指标。

       Q：我感觉很多指标都很重要啊，那岂不是选择的指标越多越好？

       A：机构在选择指标时，需要兼顾不同分析维度的长短指标的均衡性和数据准确度。在医美机构具备一定的CRM系统数据提取和标准化处理分析能力的条件下，建议机构可以在每个分析维度选择2个指标（如R维度，消费间隔是短指标，保留周期是长指标），即共6个指标。同时还需要避免其中一个分析维度过多，其他维度偏少导致的统计学概率偏差的问题。

       例如，有些医美机构觉得M维度特别重要，既选择了“累计消费金额”，“高价值品项消费金额”，又选择了“人次消费客单”和 “老带新推荐金额”一共4个指标，其他的R和F分析维度各选择一个指标，虽然看起来也是6个指标，但是这样的评价指标组合就比较容易导致明显的新老客评级结构性偏差。

       另外，为了确保不同评价指标结果的准确性，建议机构选择能够在现有的CRM系统有效提取、统计或计算得到的指标来进行RFM建模。而当机构开业存续时间久，客户交易数据积累多，经营管理能力水平高的情况下，可以适当增加评价指标，如每个维度3个指标，共9个指标，以帮助机构更为精准地分析评估不同的价值客群。

       03 定分段

       定分段：基于选择指标的计算结果，给R、F、M不同评价指标的价值区间进行打分。

       注意，我们不是按指标计算结果的数值大小打分，而是对指标的价值区间设定不同的分值。如何定义打分的范围，需要结合具体的业务来调整。在此，我假设 R、F、M 各值按价值从小到大分为 1~5 分，以R维度的消费间隔月份数指标为例，结合不同间隔月份数的客户价值按五分段评分：间隔月数<=3个月的客户评5分，消费间隔3-6个月的客户评4分，消费间隔6-12个月的客户评3分，消费间隔1-2年的客户评2分，消费间隔>2年的客户评1分，这就是五分段定义评分法。

       Q：定分段时，我们到底应该使用几分段呢？三分段，五分段，十分段用哪个好呢？

       A：实际应用过程中，到底应该选择几分段，需要结合不同机构的业绩发展目标、历史累积的存量客户总数和销售客户团队规模等因素来综合考虑。分段设置越细，就意味着通过不同指标分段计算的过程越复杂，RFM模型结果划分的群组也就越多，需要匹配不同能力的客服、销售人员来管理不同价值的客户资源，工作职责和业绩考核目标也要做合理划分。

       一般建议，针对月均流水两千万以上、开业年限在五年以上的机构，可以采用十分段来把客户群组分得更细，因为大型医美机构一般都拥有更多的咨询、医助和客服团队，能够结合他们的业务智能来覆盖不同价值的客户群体。而对于小机构而言，内部员工数量少，客户总量不多，可以建议采用简单的分段（如三分段）来划分不同维度的价值客群，反而更容易进行管理。

       04：设权重

       设权重：指的是给R、F、M三个维度设置不同的权重，例如R/F/M分别是40%，30%，30%，如果一个维度中有不同指标，也可以进一步给不同指标设定不同的权重。

       Q：一定要对不同的维度进行权重赋值吗？其他地方在讲RFM建模时，好像并没有强调设权重的步骤啊？

       A：不设权重，可以理解为把所有指标设置了相同的权重，对于刚开始尝试使用RFM模型来盘点客户的机构是可以的。设权重的目的是为了更好地进行精细化运营不同的价值客群并做周期性的结构性重心调整。

       我们更关注客户的哪些评价指标和健康度管理方向，权重就应该向哪些指标倾斜。这就需要机构充分了解自身的客户经营基本面处于怎样的水平，客户价值提升面临的业务瓶颈和障碍有哪些。

       如果机构近两年的客人基本失活，首先需要关注的就是R维度指标，把僵尸粉激活是机构的首要目标，此时提高M维度表现的紧迫性就不如改善R维度，因此在设权重时，需要向R维度的指标做倾斜。当机构整体存量客户在半年或一年的消费活跃度指标达到了合理的目标水平，再去优化F或M维度的指标并做一定的权重比例倾斜。

       05：得结果

       得结果：基于上述选指标、定分段、设权重来建模RFM，计算每个客户的指标数据，得出R、F、M对应的评估分值和加权总分来进行分级（如A、B、C、D）。然后基于不同分析维度的等级标准，可以到不同的价值客群分组（如高高高，中中中，低低低等）。

       在实际应用场景中，我们需要根据不同客群的RFM指标特征，明确其对机构的不同价值贡献，并以此制定相应的业务经营策略和品项定位策略，分阶段逐步形成结构化矩阵来发掘客户的全生命周期价值。

       总结

       需要再次强调的是，RFM分级模型不是简单的标签应用，而是基于机构实际经营状况进行的系统性盘点和业务经营目标优化。

       RFM模型也不能够直接拿来主义照搬照抄的，需要在各个环节都要充分考虑机构本身的发展状态、业务特色以及团队架构等各种因素来进行定制化设计。