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如何利用RFM模型进行用户分层(实操演示)

作者:   来源:  热度:1776  时间:2020-07-24
今天给大家先容一种用户分层模型:RFM模型。为了帮助大家理解,本文会结合简单的实操案例演示。首先,我们来了解下什么是用户分层?为什么要做用户分层?

用户分层


今天给大家先容一种用户分层模型:RFM模型。为了帮助大家理解,本文会结合简单的实操案例演示。首先,我们来了解下什么是用户分层?为什么要做用户分层?

 

用户分层的定义

根据产品不同用户的基本属性、行为特征对用户进行层次划分,以便有针对性的制定不同的产品策略来满足其差异化需求。

 

用户分层的意义

在产品运营过程中,公司都希看钱能花在刀尖上,用最少的运营资源获取最多的回报。因此,通过对用户进行分层划分,有的放矢的进行“差别营销”。对用户而言,可以真正做到满足各类用户的需求;对公司而言,通过为不同用户制定更精准的运营策略,使运营资源能够更高效利用,并带来业务数据的增长。所以,用户分层作为精准化的重要手段,能够为用户和业务带来的价值也是显而易见的。

 

弄明白了上面两点,接下来正式了解RFM模型。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。各指标定义:

R最近一次的消费时间(Recency)

F一段时间内的消费频次(Frequency)

M一段时间内的消费金额(Monetary)

(注:RFM三个值的定义并不是一成不变的,需要结合自己的产品找出核心的三个指标,比如互联网产品,R值可以是最近一次登录时间,F值可以是登录频次,M值可以是在线时长)

通过上面三个指标可以建立以下坐标体系:

我们可以将R、F、M轴定义为:高、低(分的越细,最后组合得到的用户种别越多,方案实施就越复杂),两个方向(↑为高,↓为低),然后找出R、F、M各自的中值(本文取均匀值),R值高于中值标为高,低于中值标为低,这样就可以得到以下8种用户分层类型:

下面结合数据实操演示下( 这里整理了2万个原始数据进行分析)。


 

第一步:我们利用数据透视图分别对登录次数、停留时间、下单数进行分段处理。如下图:

登录次数分布图

 停留时间分布图

下单数分布图

根据上面的分布走势图,我们可以将登录时间、停留时间、下单数分别划分成四个区间,并对应赋值。如下图:


 

第二步:依据上图区间和赋值,使用IF函数算出每个用户登录次数、停留时间、下单次数对应的R、F、M值。

这里要留意IF函数不要写错,直接在函数框内编写很方便(不懂的童鞋可以研究下上图中的公式,或者百度学习下IF函数),算出了一个用户的值,往下自动复制就可以得出全部的。

 

第三步:分别算出R、F、M值对应的均匀值。(公式:均匀值=全部用户R值总和/用户数)结果如图:

 

第四步:将用户对应的R、F、M值与上面均匀值进行比较,高于均匀值标为高,低于均匀值标为低。如下图:

注:公式中均匀值单元格地址需要尽对引用,也可以直接填写均匀值。

 

第五步:根据每个用户的R、F、M值的高低,对照下图确定该用户属于RFM模型8类用户中的哪一类。

这里依然可以用IF函数,我们以Q2用户为例,判定该用户所属用户种别:

公式=IF(AND(X2="高",Y2="高",Z2="高"),"重要价值用户",IF(AND(X2="高",Y2="低",Z2="高"),"重要发展用户",IF(AND(X2="低",Y2="高",Z2="高"),"重要保持用户",IF(AND(X2="低",Y2="低",Z2="高"),"重要挽留用户",IF(AND(X2="高",Y2="高",Z2="低"),"一般价值用户",IF(AND(X2="高",Y2="低",Z2="低"),"一般发展用户",IF(AND(X2="低",Y2="高",Z2="低"),"一般保持用户","一般挽留用户")))))))

经过上面一系列公式处理后,这些用户就被我们分到了8个不同的用户群体中。接下来就可以针对不同的用户群体进行资源分配,制定针对性的运营策略了。具体的运营策略这里就不做阐述了,大家根据自己公司的运营资源公道制定就可以了。

 

结语:我们在运营RFM模型的时候,要学会灵活处理,比如三个核心指标的选择,中值的选择,都需要结合自己产品的实际情况。整体来说RFM模型的运用并不是很难,只是在写公式的时候需要多细心,避免出错。建议大家找对应的数据实操一下。

 

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