如何进行用户分层实现精细化运营?利用RFM用户价值模型

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本文作者主要是分享一下RFM模型在用户分层精细化运营领域的应用方法和简单的实操案例。enjoy~

一个是基于用户生命周期,也就是时间和用户在产品内的成长路径进行的生命周期模型的搭建

另一个就是基于用户关键行为进行的RFM模型的搭建,本次只说用户价值模型中的RFM模型

RFM模型有哪些好处呢?当我们确定了RFM模型之后,从而可以决定针对哪些用户在发送短信时,加上前缀“尊敬的VIP用户”,哪些用户加上前缀“好久不见”。也可以帮助企业判断哪些用户有异动,是否有流失的预兆,从而增加相应的运营动作。用处之大,且看下文。

最早是将R、F、M每个方向定义5个档,5*5*5=125种用户分类,对大部分运营和产品来说,过于复杂,大家可以不用去了解为何分成5档这样的历史问题。现在我们已经把R、F、M每个方向定义为:高、低,两个方向,我们找出R、F、布鲁格曼M的中值,R=最近一次消费,高于中值就是高,低于中值就是低,这样就是2*2*2=8种用户分类,如下图:

所以,如果我们能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类,我们就可以针对性的制定运营策略。

R:最近一次登录时间、最近一次发帖时间、最近一次投资时间、最近一次观看时间

上面这些都是在其它领域对R、F、M的定义,具体要根据实际业务情况进行评估。比如你是豆瓣的运营负责人,发现过去一周,豆瓣图书版块的整体流量下降10%,同时,文学书籍类别下的分享帖环比下降5%,你要去分析原因,可以选取对应R、F、M的字段分别为:登录数、发帖数、互动数。

图书版块整体流量下降,可以理解为这个版块的活跃下降,可以看下过去一周的登录数。

同时,流量下降,我们可以看下是否因为帖子质量相对下降,导致用户的互动(评论、收藏等)下降,进而导致流量下降。

下面我以自己抓取的1w条某导购平台的一套数据为例,带大家使用最简单的方法,进行这套数据中用户RFM模型的搭建,找出这8个类别的用户。

(1)抓取R、F、M三个维度下的原始数据,我抓取是最近一次消费时间、消费频次、消费金额。上文已经说过,在做各自业务分析时,可以根据实际情况选取R、F、M的数据字段。下表是1w条数据中的13条进行展示:

(2)我将1w条数据的最近一次消费时间、消费频次、消费金额分别用占比趋势图进行处理,以消费频次为例,如下图:

(3)计算1w条数据,每条数据下最近一次消费时间、消费频次、消费金额对应的R、F、M值:

(4)计算R、F、M的平均值,这一点大家应该都会,直接求和再除以项数。R(ave)=2.9,F(ave)=1.8,M(ave)=2.7

(5)将1w条数据每个用户的R值、F值、M值和平均值进行比较,高于平均值则标记为高,低于平均值则标记为低:

每个用户的R值、F值、M值与中值进行比较,判断高或者低,进而确定用户属于上文所说RFM模型8类用户中的哪一类,这里需要用到一个简单的if语句进行判断,我们以A1用户为例,判断A1用户所属用户类别:

在抓取原始数据时,rfm模型一定要结合实际业务来选取关键数据指标进行分析,而不是千篇一律的最近一次消费时间、消费频次、消费金额

。上文也给过豆瓣的案例,在豆瓣案例中,R=登录数、F=发帖数、M=互动数。

在定义R值、F值、M值的评估模型进行数据区间分隔时,也不是千篇一律的用本文说述的看整体趋势,从而发现明显断档的形式进行,也可以用散点图、透视表、占比图等进行判断。

同时,除了通过数据去发现断档,我们可以基于自己的业务和业内的平均水平进行临界点的发现。比如针对滴滴、易道这样的打车软件,使用频次相对较高的肯定是工作日。所以,如果分析滴滴的业务,F值消费频次的5个分档可以基于实际业务,以每5天作为一档,分析近30天内的业务表现。比如F=1=5天以内,F=2=6-10天,F=3=11-15天,F=4=16-20天,F=5=21-30天。然后将提取的每个用户的消费频次和这5个档进行比较,确定每个用户的F值

除了平均值,还有二八法则,20%的用户创造了80%的收益,所以,可以将这个临界点作为每个用户R、F、M比较的对象。对于更加复杂的业务,可以寻求程序员协助,使用Means聚类算法进行精准取数。

除了本文所说选取3个核心业务指标进行交叉分析,有些时候,我们可能需要同时分析4个、5个指标,或者只需要分析2个指标。所以,

我不知道你是否了解RFM的起源,如果了解的话,你会发现,目前互联网上散布的所有RFM相关的文章、教学视频都是在起源基础上换着法的表达。RFM的三个字母的意思、四维立体象限、八分方向的用户分层,这些都是前人定下的,我是没法去改变的,你去搜索RFM的图片,能看到的就是这样的,你看其他人的文章的图片也是这样的,每个人都一样。我们没必要在一些基础的内容上浪费太多时间,就像做语音识别的公司会直接接入科大讯飞的API一样。但大部分文章表达的是什么?是介绍RFM为何物,不知道实际中怎样操作,不知道RFM模型的使用操作流程。致远的文章我看过,其它很多人的文章我都看过,所以才会有开头那句:“在用户运营领域,有一个叫做RFM的词,相信很多人看到过,或许感觉比较专业就没有继续深入;或者有些文章涉及到了python等数据处理手段,望而却步;又或者因为这个词跟电商关系紧密,所以非电商的运营伙伴就选择了放弃学习。”

我写的这篇文章核心的是什么?是我对大家在使用RFM过程中要注意点的总结;是我举例告诉大家RFM不仅可以适用于电商,其它业务模式中也可使用;是我告诉了大家RFM模型正确的使用流程。关于你说我抄袭,我能看出来的就是在Excel中的那些计算公式,我想请问,你平时每天在用的求和、平均值,是不是都算抄袭了?我原本就是为了避嫌,不想把公式写出来的,因为公式是使用RFM中最不重要的部分,最重要的是思想,是怎样选取源数据、怎样确定评估模型和中值。没想到还是被人诟病。

RFM模型你去网上搜一下,能看到的就是四维立体象限图、看到的就是八个方向的用户分层,这个不是我们现在写文章的谁发明的,我也没必要为了避开什么,非要表格做的不一样,表头换个颜色,没必要。

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