为什么要做RFM模型分析

用户价值分层是指根据用户在产品中所产生的的价值进行分层，通常情况下，需要界定好价值指标(消费金额，内容数量、消费频次等)，同一分层模型下，一个用户只会处在一个分层中。

用户价值分层的意义

  1. 资源投产最大化：根据二八理论，20%的用户能带来80%的利润，需要将有限的资源优先分给最有价值的客户；
  2. 精准定位客户：对不同需求、不同偏好的用户，有针对性的、多样化的满足用户；
  3. 运营计划差异化：根据不同层级用户，制定对应的运营策略，如GMV变化了，通过用户分层可以清楚知道哪一层级发生变化，针对性的制定保留、挽回等策略。

典型的用户价值分层方法包括：用户生命周期、RFM、金字塔模型。

什么是RFM模型

RFM模型概念

R: 最近一次消费（Recenty）

最近一次购买距离今天的天数。
计算公式：当前时间 - 上次消费日期。
理论上来说，上一次消费越近，该部分用户与企业关系更紧密，更加容易触达；相反时间越远的用户流失风险越大。
针对不同类型的产品，不同的人群，最近一次消费时间的策略也会不同。比如空调即使针对去年购买的人群做二次复购营销也会不起作用的，但是最近一周内购买的人群做同品牌的其他家电做推荐或许有效，因为他可能正在装修。而对于去年购买的用户做氟利昂添加的营销或许更有利于品牌影响力的强化。

F: 消费频率（Frequency）

在限定时间内发生购买行为的次数，代表用户对产品的粘性。受限于产品类别，定义的消费频率也不同，比如3C数码产品和日用品，肯定F不能使用同一种标准。
品牌对核心/非核心客户群、新/老客户群一定时间内的消费频率会有很大变化，利用消费频率来分层客户，可以更好的指导运营策略的指定和效果检验。

M：消费金额（Monetary）

消费金额是用户贡献的最直接体现，我们所做的运营活动就是为了提升用户消费金额。
一般使用平均订单金额来考察客户购买能力，计算公式：平均订单金额 = 客户累计消费金额 / 该客户订单数。
加上消费金额可以更好的对用户进行分层，形成对某个客户的综合判断。

RFM将用户分为8层

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方便记忆使用思维导图再画一遍。
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RFM模型价值

  • 客户细分：帮助营销人员实现客户细分，识别有价值客户；
  • 衡量标准：衡量客户价值和客户利润创收能力；
  • 个性服务：提供个性化的沟通和营销服务；
  • 决策支持：为更多的营销决策提供数据支撑。

    RFM模型用户分层应对策略建议

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    阈值划分方法

  1. 平均数法：把R、F、M的平均值作为阈值，按照阈值划分两份，有点操作简单，缺点通常不够准确；
  2. 二八法则：比如M值通常出现80%的用户都集中在低频低金额区间，20%用户创造大部分营收；
  3. 中位数法：把R、F、M的值按照大小平均分成两份；
  4. 评分法：根据三组数据特征，采用五分制为每个数据赋予分值，最终求分数均值，作为划分阈值；
  5. 四分位法：把R、F、M按照大小平均分为四份；
  6. 加权求和法：增加或减少R、F、M变量的相对重要性，加权求和获得价值评判值，再分段分类别。

    RFM模型产品设计

    1、选择人群
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    2、定义指标
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    3、分层方式
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4、分层名称可修改
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5、分析结果
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RFM模型常见示例

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