我来用最通俗易懂的话，从下面4个问题出发聊聊RFM分析方法：
    第1个问题：什么是RFM？
    第2个问题：有什么用？学会对我们有什么帮助？
    第3个问题：如何用？通过实际案例来看如何使用这个分析方法
    第4个问题：使用RFM有哪些注意事项 ？
    第5个问题：案例实战
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    1.什么是RFM分析方法？
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    RFM是3个指标的缩写，最近一次消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary）。通过这3个指标对用户分类。
    这里举个例子来说明这3个指标是什么意思。
    比如我有一家店铺，小明是这家店铺的用户。现在是这个月的30号。
    1）最近1次消费时间间隔（R）是指用户最近一次消费距离现在多长时间了。
    小明最近1次在这就店铺买东西是这个月25号，上一次消费距离现在过去了5天，所以小明的最近1次消费时间间隔是5天。
    2）消费频率（F）是指用户一段时间内消费了多少次。
    比如“一段时间”定义是最近30天，发现小明最近在店铺消费了2次。
    3）消费金额（M）是指用户一段时间内的消费金额。
    比如“一段时间”是最近30天，发现小明最近30天总共在店铺消费了5000元。
    这3个指标业务不同，定义也不同，要根据业务来灵活定义。

    最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。
    消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。
    消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。
    我们把这3个指标按价值从低到高排序，并把这3个指标作为XYZ坐标轴，就可以把空间分为8部分，这样就可以把用户分为下图的8类。
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    我们把这个图里对应的RFM这3个值对应的价值是高还是低，对应到下面这张表里就得到了用户分类的规则。
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    2.RFM分析方法有什么用？
    第1个问题：什么是？ 我们学习了，RFM是3个指标的缩写，最近一次消费的时间间隔（R），消费频率（F），消费金额（M）。RFM分析方法可以把用户分为8类。
    现在我们来看第2个问题：有什么用？
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    小明的店铺某个月收入大幅下跌。他赶快分析数据，发行原来几个重要的用户被竞争对手挖走了，而这几个用户贡献了店铺80%的收入。
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    出现这个问题，是因为小明没有对用户分类，对全部用户采取的都是一样的运营决策。怎么对用户分类，识别出有价值的用户呢？
    这时候就可以用RFM分析方法把用户分为8类，这样就可以对不同价值用户使用不同的营销决策，把公司有限的资源发挥最大的效果，这就是我们常常听到的精细化运营。比如第1类是重要价值用户，这类用户最近一次消费较近，消费频率也高，消费金额也高，要提供vip服务。
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    我们日常生活中接触到的会员服务就是这方面的经典案例。根据企鹅智库《2017中国会员经济数据报告》数据显示，用户对信用卡、酒店、航空公司的会员体系最满意。
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    3.如何使用RFM分析方法？
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    第1个问题：什么是？ 我们学习了，RFM是3个指标的缩写，最近一次消费的时间间隔（R），消费频率（F），消费金额（M）。RFM分析方法可以把用户分为8类。
    第2个问题：有什么用？我们学习了，通RFM分析方法，我们可以把用户分为8类，这样就可以对不同用户使用不同的营销策略。比如信用卡的会员服务。
    现在我们来学习第3个问题：如何使用RFM分析方法？
    前面我们说RFM分析方法把用户分为8类，具体是如何做到的呢？
    第1步）计算R、F、M值
    要得到R、F、M这3个指标，我们一般需要数据的3个字段：用户ID或者用户名称、消费时间、消费金额。从这3个字段我们可以计算出R、F、M这3个指标。
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    以图片中的原始数据为例，现在比如是2020年1月30日，分析最近30天的用户。
    小明最近一次消费是（2020.1.26）与现在时间的间隔是4天。在最近30天消费了2次，总共消费金额是5000元。
    用这个方法，假如我们这个案例里计算出的是下面表格里的R、F、M值，并在表格里加了3列，用于后面对计算出的R、F、M3个值打分。
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    第2步）给R、F、M按价值打分
    注意这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。
    将R、F、M3个指标分别按价值从小到大分为1-5分。
    这个案例里，将最近消费时间间隔（R）距离越近价值越大，大于20天的打1分，10-20天的打2分，5-10天打2分，3-5天打4分，3天以内打5分。
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    我们把这3个指标分别是如何打分的，整理到下面这个表里。
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    最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。
    消费频率（F），购买频率越高，也就是F值越大，用户价值越高。
    消费金额（M），消费金额越高，也就是M值越大，用户价值越高。
    具体实际业务中，如何定义打分的范围，要根据具体的业务来灵活定，没有统一的标准。

    根据这个打分规则，我们可以把前面计算出的表格里的R值打分、F值打分、M值打分这3列填上对应的打分值：
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    第3步）计算价值平均值
    分别计算出R值打分、F值打分、M值打分这3列的平均值
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    第4步）用户分类
    在表格里增加3列，分别用于记录R、F、M3个值是高于平均值，还是低于平均值。
    如果一行里的R值打分大于平均值，就在R值高低列里记录为“高”，否则记录为“低”。其他F值，M值也这样比较。最终得到了下面表格里的值
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    然后和用户分类表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类别
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    我们总结下前面的内容：如何用RFM对用户分类？
    1）使用原始数据计算出R、F、M值
    2）给R、F、M按价值打分，比如按价值从低到高分为1-5分
    3）计算价值的平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为低。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为高
    4）用户分类规则表比较，得出用户分类
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    我们再回过头看前面这个分类图，你就会恍然大悟。在坐标轴的中心，可以理解为某个指标价值的平均值。
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    用户分类后，如何精细化运营呢？
    对用户分类以后要做什么呢？那就是针对每类用户如何制定运营策略，这个具体公司业务不同，方法也不一样。这里举例说明前4类用户。
    1）重要价值用户，RFM三个值都很高，要提供vip服务
    2）重要发展用户，消费频率低，但是其他两个值很高，就要想办法提高他的消费频率
    3） 重要保持用户，最近消费距离现在时间较远，也就是F值低，但是消费频次和消费金额高。这种用户，是一段时间没来的忠实客户。应该主动和他保持联系，提高复购率
    4） 重要挽留客户，最近消费时间距离现在较远、消费频率低，但消费金额高。这种用户，即将流失，要主动联系用户，调查清楚哪里出了问题，并想办法挽回。
    这样通过RFM分析方法来分析用户，对用户进行精细化运营。不断将用户转化为重要价值用户。
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    4.使用RFM分析方法需要注意什么？
    第1个问题：什么是？ 我们学习了，RFM是3个指标的缩写，最近一次消费的时间间隔（R），消费频率（F），消费金额（M）。RFM分析方法可以把用户分为8类。
    第2个问题：有什么用？我们学习了，通RFM分析方法，我们可以把用户分为8类，这样就可以对不同用户使用不同的营销策略。比如信用卡的会员服务。
    第3个问题：如何用？通过一个案例学会了如何用RFM分析方法对用户分类，了解了RFM背后的原理。现在有很多工具，比如excel，sql，python等都可以实现RFM。工作里用到的时候，可以再用搜索引擎去搜对应的实现工具，就可以快速实现了，现在把基本原理掌握了就可以。
    现在我们来看第4个问题：有哪些注意事项？
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    1）第1个注意事项是，R、F、M指标定义，不同业务定义不同。要根据具体业务灵活应用。
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    这里举个例子。
    很多人会有这样的疑问，朋友之间不经常联系，慢慢就淡了。那么，如何管理人脉关系呢？
    我们还可以用RFM分析方法来分析你的人脉，针对不同的人，制定不同的联系决策。
    最近一次消费时间间隔（R）可以定义为最近一次见面距离现在的时间。
    消费频率（F）可以定义为最近1年见面的频率。
    消费金额（M）可以定义为最近1年见面 深度，比如见面是只打个招呼，还是一起吃个饭，还是畅谈人生。
    按照这个定义，我们可以重点关注前3类人脉关系。
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    按照这个定义，我们可以重点关注前3类人脉关系
    1）重要价值关系：对你的生活和工作非常有价值。他几乎是你最亲密的亲戚、朋友、客户。面对这些人，你应该经常联系，彼此帮助，时不时约出来聊聊天。
    2）重要发展关系：联系比较多、一起做过点事，但是聊天是有一句没一句的，这种要重点发展关系。比如把你的困惑或者小秘密和他分享，产生情感连接。
    3）重要保持的关系：所谓的熟人，也就是打起电话来记得住这个人，而且也大概了解他的背景，可能很长时间都没有见的那种“朋友”。这种要主动联系，利用节假日登门拜访、共同的朋友持续保持沟通。

    冯仑讲过一段话：在正常情况下，人一生交往的关系是三个数：10、30和60。这句话是什么意思呢？其实正好对应我们刚才讲的三种人脉关系。
    你遇到危难的时候，能借钱的对象不超过10个人。就算是把亲戚、朋友、父母全算上，你到时候能张口借钱的对象不会超过10个人。
    再一层就是属于朋友，经常打交道的、做过点事的，大概不超过30个人。这30人还包括前面说的那10个人。
    最外一圈是所谓的熟人，也就是打起电话来记得住这个人，而且也大概了解他的背景，可能很长时间都没有见的那种“朋友”，最多也就是60个。这60个人还包括了前面说的30人。
    所以，人这一生，其实不需要太多的关系就能应付得了。需要花精力去了解的人，其实很少，不会很多，不会超过60个。只要把这60个人的名单每天都盘好，能够用一生了。
    我有个朋友是这方面高手，他把经常要联系的人记下来，每个月翻出来看看，“这个朋友有3个月没联系了，要约出来聊聊天”。
    你看，在关系中，如果两个都被动，那只能慢慢断了联系。所以，保持关系的秘密就是需要其中的一方主动。
    人脉比你想象的重要，为了保持有效关系，你必须把自己变成一个在这方面主动的人。

    2）第2个注意事项是，R、F、M按价值如何确定打分的规则？
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    一般分为1-5分，也可以根据具体业务灵活来调整。
    每个分数的范围是多少？这要根据具体业务来定范围的阈值，这就好比你在开车，车速控制在哪个范围内，可以根据路况灵活把握。
    同样的，RFM打分的规则可以与业务部门沟通，进行头脑风暴。或者使用聚类的方法对R、F、M的值进行分类，然后给每个类别打分。

    5.总结
    我把前面的知识点总结到下面这张图里
    现在留两个练习题，也是求职面试里经常考的。
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    第5个问题：案例实战

    ps：如何对其他分析方法感兴趣，可以看下面的学习资料
    编辑于 2020-07-12 21:20
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