R * M 分析顧客的購買力

●    F(來店頻度) * M(購買額)

    購買金額分析是很重要的大事，不過如果來店頻度也是重要的必要條件，也可以考慮兩條件要素所構成的十字交叉分析。這個情況，在頻度和金額上分別切割出不同的比重；譬如可以把以金額最上位的10%、頻度最上位30%以上的顧客作為A排位。但相對順位的問題點在於各排位級距調整，而影響顧客在總體順位間的移動。

→ 需要考慮顧客本人的實際數據在各別排位間上下移動。

    調整級距的絕對值，看顧客人數落在那個相對等級中作為分析判斷依據。在頻度和金額矩陣中套入俱體數值即可得出落出在何等份中；譬如一個月來店7次以上、金額在5萬以上的顧客列為頂級顧客(A等級)如此很容易看得見頂級顧客是那些人。

    但，這個情況在同一企業體系下也會因為受「賣場規模」、「地域性」或「季節、...等差異而影嚮絕對值，所以必需將這些因素也納入分析考慮因素。

    總之，採用排位級距(絕對值)的效益是，頂級顧客可依個人別為單位固定於所屬排位等級，並觀察那個顧客之後在時間系的變化。

   按上面這個顧客分級方式排出 R * M 矩陣報表，再將各排位的顧客依購買日期、累計購買金額的兩項實績分別填入應擺設的維度中。可以清楚地看出 右上角 R 列中A排位， M 行A、B排位的 "紅色" 區塊的顧客分級是：最近購買日較接近，而累計購買金額在1萬及2萬以上者 ( 以購物中心顧客資料為例 ) 屬於「忠誠顧客」

    上面這個圖例 ﹝R * M﹞ 兩要素的級距細分為各7等份，分別為R1至R7以及M1至M7，顧客依其區分可依發生的實績落點至各恰如其份的排位中；但為了避免級距過多而難以採取行動方案，可以再廣義地分為群(Group)… A群、B群、C群..。

→ 在這個分析案例中，這個 mall 的行銷企劃人員打算推出一檔活動，事前先進行 RM 購買分析，由於這個活動主題是為了回饋對公司業績「貢獻度」極高且最近才剛購買完成的顧客群，提供一場閉門展覽演出，並推出限量商品。 因此，在 DM 郵寄名單族群考慮以 R與M 均為 A 群的頂級顧客為對象。不謹分析上可以指定資料分析期為  R 日(最近購買日)倒推一年，依顧客最後一次來消費的日期納入各等級、以及此期間顧客累計購買金額找出適切的定位中，很容易就可以定位出要回饋邀請的對象 R 的 A群與 M 的 A群、B群 ，共納入 10 個排位的顧客。