RFM模型——F:消费频率

F值：消费频率

消费频率是客户在购买时间内的购买次数。客户购买频率的高低是客户品牌和店铺忠诚度的体现，我们可以说消费频率搞的客户，也是对店铺粘性最高的客户。增加客户在店铺里的购买次数，意味着减少客户在别的店铺的购买次数，意味着从竞争对手处偷取市场占有率，从别人手中赚取营业额。

由于F值是固定时间内（一般是1年）的购买次数，而购买频率受限于品类宽度，品类宽度越小F值的基数和差异也会越小。举个例子：京东如果只卖3C数码，即便是京东的忠诚客户，可能1年也就买3次。现在京东也卖图书和百货，由于品类选择一下子多了，京东的忠诚客户不但会来买3C数码还偶尔会买图书和百货，由于图书和百货相对3C数码而言的消费周期更短，客户会频繁消费，F值就可能从1年3次变为5次，这也是为什么京东和其它B2C平台不断扩展类目的原因。

由于一般的淘宝店铺不像平台一样有足够的品类宽度，将传统的RFM模型中的F值的计算方法用于专营某个细分类目的淘宝店铺并不合适。因此，对于一般的网店在运用RFM模型的时候，会把F值的时间范围去掉，替换为累计购买次数。

下图，统计的购买频次是按客户在店铺的历史消费次数进行统计的，在计算之前做了订单合并（1个客户1天内购买多笔订单，自动合并为1笔订单）处理，该店铺的购买频次特征如下：

某零食网店购买频次分布图

1）购买1次（新客户）占比为65.6%，产生重复购买（老客户）的占比为34.4%。

2）购买3次及以上（成熟客户）的占比为17%，购买5次及以上（忠诚客户）的占比为6%。

数据分析：影响客户重复购买率的核心因素是商品，因此重复购买率不适合做跨类目对比。比如食品类目和女装类目：食品标品，产品的标品化程度越高，客户背叛的难度越小，越难形成忠诚客户；但是相对于女装，食品消耗周期短，购买相对容易产生重复购买，因此跨类目的重复购买并不具有可比性。