目前使用大数据可以得到更细颗粒度的用户标签，为什么还要花这么多时间介绍 RFM 模型呢？RFM 仍然有极大价值的原因包括：

1. RFM 模型性价比高，只要有交易订单数据就可以使用，不需要大数据系统
2. 目前很多品牌并没有实时数仓，数据刷新频率无法支撑大量细分标签的更新和准确性
3. 营销内容的生产也是瓶颈，除了头部互联网公司，没有品牌能够真正支持「千人千面」，品牌可以把消费者细分成 1000 个群体，但也要有能力准备 1000 个营销内容

RFM 的缺点包括：

1. 数据都来自于交易订单，具有滞后性，是建立在用户行为在交易前和交易后无差别的前提下
2. 对耐消品行业是无效的，比如，用户购买家居建材装修房子，可能 5、6 年都不会有相关需求，这是没法用 RFM 模型分析的

除了对用户使用 RFM 模型细分，还可以对用户进行生命周期的管理。比如在汽车、保险、母婴、化妆品等行业，消费者会经历一个需求萌芽、范围锁定、决策支持、下单购买、传播分享、替换产品的过程，每个阶段都有清晰的营销重点。

• 需求萌芽阶段可以通过「小红书」投放大量 KOL/KOC 素人使用产品的生活场景，引起消费者的好奇和好感
• 范围锁定阶段可以通过「知乎」投放产品功能效果的评测和专业的产品科普知识，产品硬核成分和技术参数解析，进一步锁定产品
• 决策支持阶段通过公众号、小程序、线下门店等 DTC 渠道与消费者直接产生互动，传递品牌价值，消除消费者顾虑，促成下单
• 下单购买阶段通过电商推荐位、线下导购寻找更多产品交叉销售机会，提高连带率
• 传播分享阶段通过良好体验 + 额外奖励，促使消费者对商品进行评论及分享
• 替换产品阶段引入新的产品承接消费者需求，继续延续用户生命周期。提前预判消费者替换阶段，根据经验，在进入替换阶段前开始引入新品，成功率会更高。比如，保险行业，总是在距离保险到期至少还有 3 个月时就开始电销，而此时消费者通常还没有开始货比三家，很容易直接转化

这几个步骤一环扣一环，构成了消费者的完整生命周期。
五、用户体验升级营销的北极星指标就是用户体验，而管理营销实际上就是在管理用户体验。在旅游、银行、运营商、汽车、快消品等行业，品牌通过自建 APP 和官网，与消费者进行了大量互动，通过营销自动化和营销数据的结合，现在已经可以做到基于消费者行为的实时、个性化互动。
以某咖啡品牌为例：

1. 用户在不同城市登录 APP ，首页上展示的是带有不同地区特点的营销活动
2. 根据不同地区，展示附近咖啡店，天气情况和当地新闻
3. 通过参加在线活动，实时累计积分，兑换优惠券
4. 根据季节、地区、个人喜好推荐当地特色手冲搭配玛芬蛋糕
5. 按照消费者日常点咖啡时间，每天定时发送一张最喜爱品种的优惠券
6. ……

六、电商平台引流虽然品牌在中心化电商平台（阿里、京东）产生了大量数据，但电商平台并不会把数据直接提供给品牌，只提供统计级的数据分析工具，比如阿里的「生意参谋」，对品牌数据沉淀帮助不大。
相反，电商平台可以接收品牌提供的一方数据来帮助推广。
比如，品牌通过自有数据分析，产生了 10 个标签人群，可以把这些人群上传到电商后台，与电商平台注册用户进行碰撞，撞库的结果进行站内广告推广，为站内店铺引流。
七、数字门店除了线上应用场景，对于拥有线下实体门店的品牌，可以使用数据来实现「智慧门店」。

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