分类思维

我们很多的数据分析方法都离不开一个关键词：分类

对于一个具体问题，我们需要从不同维度，扳开了揉碎了去看待才会发现问题，不然就会出现如辛普森悖论这种情况。

对于一个问题往往从一个维度来进行分析是不够的，还有双维度的交叉。比如我们熟悉的波士顿矩阵分析：
波士顿矩阵就是对于两个重要的维度来给产品做细分动作：
金牛产品——高市占，低增长

维持策略：做细分，备替换

明星产品——高市占，高增长

扩张策略：高投入，强地位

瘦狗产品——低市占，低增长

抛弃策略：减投入，勤汰换

问题产品——低市占，高增长

调整策略：有前景，快调整

智慧的中国人早就提出了因地制宜，因材施教这种分类采取不同策略的思想。

同样的，RFM模型也是将用户的三个重要指标进行分类，然后有不同的策略方向。

其实在我们工作中，不同的业务不同的时期有不同的侧重点，我们只要找出其中几个重要的维度，进行分类，交叉分析，也是可以创造适合自己公司的特定模型方法。

最重要的是有分类采取不同细分动作的业务思维是去任何公司都会适用的业务思维。

RFM模型三大指标解读

R值——客户最近的活跃日距离今天的天数：

R值越小，代表客户最近才在我们平台活跃/消费过，对我们平台感知度高，对于一些促销/活动信息接受度高；反之越大，代表客户很久没有使用我们平台了，感知下降，很有可能代表流向竞对/替代平台，召回的代价越高。

甚至单一个R值可以自成为一个模型：我会单独讲一期根据R值衍生出的NES模型文章。

F值：客户活跃/消费频次/率

F值可以理解为客户对于平台的依赖、喜欢程度。F值可以为客户下单次数，也可以定义为一段时间内的下单频次。F值越高，代表客户的忠诚度越高，越习惯用我们产品/服务/内容。

M值：客户消费总额/单次消费客单价

M值可以理解为客户的“实力”,也就是客户的总的消费能力。一般可以用客单价来作为指标，也可以用总的消费金额来指定。

思考题：
对于航空公司来说，两种客户：单程短但是头等舱单程长但是普通舱的客户谁更加值得投入时间来维护呢？文末涉及到RFM模型变形会揭晓答案。

相信我在指标解读时候大家就会有一定的感知，对于多重指标组合要分析客户的特点，结合自身工作和公司特点来进行不同的策略思考。

模型阈值的确定其实是可以和业务部门共创可以慢慢调整的，如果单从数据的分布情况取其中位数、平均值、上四分位数都是前期比较笼统的做法。
阈值的确定思路不仅要考虑到数据的分布，还要考虑用户和产品的实际使用情况，比如对于卖生鲜的平台和卖标品的平台，客户的购买频次和R阈值大小是不会相同的。

遵循：28法则（核心用户创造大量交易）

并考虑实际情况结合业务制定的原则一定会是适用于本企业的模型。

国内外航空公司最常用的是根据客户价值分析特色LRFMC模型，将客户聚类为重要保持客户，重要发展客户，重要挽留客户，一般客户，低价值客户，从而针对每种类别的客户制定对应的价格和服务。

LRFMC模型指标含义
L：会员入会时间距观测窗口结束的月数。
R：客户最近乘坐飞机距离观测窗口结束月数。
F：客户在观测窗口内乘坐公司飞机的次数。
M：客户在观测窗口内累计的飞行里程碑。
C：客户在观测窗口内乘坐仓位折扣系数均值。

值得注意的是——变形应用的几个点：
识别客户实力的指标：因为航空客单价受航程和仓等级影响，客单价并不适用。

M值替换为飞行里程,增加C值：客户的仓位折扣系数（越高，仓位越高）

增加L值：体现和客户的关系长度，忠诚性

客户分类&策略：

那么对于文末开头提到的问题：转化为每次买的都是普通仓且长途飞行和每次都是买头等舱但是每次都是短途飞行的客户来说：

谁对航空公司更重要？相信大家心里已经有了答案。