零售銷售資料分析：獲利診斷與 RFM 顧客分群

挑戰

這是以公開的 Superstore 零售資料（2014–2017 年、近萬筆訂單）做的兩份分析報告。資料不大，但很接近一般零售業者每天面對的問題：營收在成長，為什麼賺的錢沒有跟著增加？行銷預算該花在哪些客人身上？

解決方式

獲利診斷：把訂單彙總成月營收與月獲利，發現 2017 年底營收創新高、獲利卻連兩個月下滑。依客群與商品類別逐一拆解，先懷疑虧損最多的「Tables」品項，但排除後獲利仍未改善；最後發現兩個折扣級距的 718 筆訂單合計造成七萬多美元的虧損。排除這些折扣後，該月獲利從 8,400 提升到 13,793，整體獲利提升約兩成。

RFM 顧客分群：依最近一次消費（Recency）、消費頻率（Frequency）、消費金額（Monetary）為每位顧客打分，先分出忠實、一般、流失三大類，再細分成冠軍客戶、潛在忠實、需要關注等族群。接著把顧客整理成 VIP、一般、挽留、流失四群，模擬只對 VIP 發送八折優惠的活動，比較活動前後 VIP 人數與獲利。

成果

兩份報告各回答了一個經營問題：獲利下滑的主因是折扣策略，不是商品或客群本身；而 RFM 分群讓行銷資源能集中在少數但貢獻最大的客群上。