实现用户分层的手段——RFM模型

实现用户分层的手段——RFM模型
图片发自简书App

RFM模型是用于评估客户已有价值和用户潜在价值的一套重要方法,早期的RFM模型出现在营销事件中。

R(Recency)

最近一次消费与上一次消费的时间差,R值越大,说明用户上一次交易的时间越久远,也证实了用户与产品亲密度的下降。

F(Frequency)

消费频率,可以理解为某一时间段内的消费次数,具体的时间段需要依据产品特性而定,F值越大,说明用户活跃度越高,是个正向反馈。

M(Monetary)

消费金额,用户在某一时间段内的消费总金额,M值越大,说明用户带来的价值越大。

R、F、M三个值,R与效果成反比,其他两个均成正比。

根据R、F、M三个值我们可以将用户分成8组

实现用户分层的手段——RFM模型

其中,“小”代表具体的值小于组内的平均数,“大”代表具体的值大于组内的平均数。

这样我们就可以针对不同类型下的用户采用不同的运营策略,从而降低成本,提高转化效率。

实现用户分层的手段——RFM模型

现在,应用在传统营销行业的经典rfm模型转移到了互联网行业中,同样适用。通过RFM方法,我们根据用户的属性数据分析,对用户进行了归类。在推送、转化等很多过程中,可以更加精准化,不至于出现用户反感的情景,更重要的是,对产品转化等商业价值也有很大的帮助

我们拿现在很火的内容类产品举例,这时的R、F、M有了新的对应关系

对于浏览用户:

实现用户分层的手段——RFM模型

对于贡献用户:

实现用户分层的手段——RFM模型

套用上面的分层规则,我们可以把庞大的用户群体进行归类细分,从而实施不同的手段运营。

总结一下,我们在使用这套模型的基本流程:

实现用户分层的手段——RFM模型

平台定位:首先你要明确你的产品属于哪一类型,是内容类产品、电商类产品、还是游戏类等等。根据不同的产品类型,圈定R、F、M的代表领域的范围。

用户定位:每个平台也对应着不同的用户群体,是消费者还是生产者,对应的R、F、M的具体意义也是不一样的。

数据获取:这个环节需要结合产品确定时间长度,每个产品的性质对应着不同的时间长度,可以是一年、一个月、也可以是一周。获取数据时一定要足够随机,量也要足够多。

数据分析:由于数据庞大,需要对R、F、M的纵坐标进行分段,根据已经分段的数值进行定位,哪些是初级,哪些是中级,哪些是高级,关于分段和定位级别,不同的产品也需要有一些不同的技巧,可以按照等差数列划分,也可以按照等比数列划分,提供一个“二八原则”,80%的收益大多数来自于20%的用户,所以可以用这个当临界点作为分层,之后结合自己擅长的图解方法进行分解,散点图、折线图、透视图等。

方案制定:根据分析并分类的用户,需要制定不同的运营策略,是放弃,保持,推送唤醒,诱惑召回,刺激需求等

把握好每一个环节,必然能做好用户分层及转化。案例及一些技巧后续更新~

作者:毛哥多喝水

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