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如何利用RFM模型進行用戶分層(實操演示)

作者微信號:pmdemoli   來源:產品的魔力 的公眾號  熱度:128  時間:2020-07-24 12:13:57

弄明白了上面兩點,接下來正式了解RFM模型。停留時間分布圖第五步:根據每個用戶的R、F、M值的高低,對照下圖確定該用戶屬于RFM模型8類用戶中的哪一類。結語:我們在運營RFM模型的


今天給大家介紹一種用戶分層模型:RFM模型。為了幫助大家理解,本文會結合簡單的實操案例演示。首先,我們來了解下什么是用戶分層?為什么要做用戶分層?

 

用戶分層的定義

根據產品不同用戶的基本屬性、行為特征對用戶進行層次劃分,以便有針對性的制定不同的產品策略來滿足其差異化需求。

 

用戶分層的意義

在產品運營過程中,公司都希望錢能花在刀尖上,用最少的運營資源獲取最多的回報。因此,通過對用戶進行分層劃分,有的放矢的進行“差別營銷”。對用戶而言,可以真正做到滿足各類用戶的需求;對公司而言,通過為不同用戶制定更精準的運營策略,使運營資源能夠更高效利用,并帶來業務數據的增長。所以,用戶分層作為精準化的重要手段,能夠為用戶和業務帶來的價值也是顯而易見的。

 

弄明白了上面兩點,接下來正式了解RFM模型。

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。各指標定義:

R最近一次的消費時間(Recency)

F一段時間內的消費頻次(Frequency)

M一段時間內的消費金額(Monetary)

(注:RFM三個值的定義并不是一成不變的,需要結合自己的產品找出核心的三個指標,比如互聯網產品,R值可以是最近一次登錄時間,F值可以是登錄頻次,M值可以是在線時長)

通過上面三個指標可以建立以下坐標體系:

我們可以將R、F、M軸定義為:高、低(分的越細,最后組合得到的用戶類別越多,方案實施就越復雜),兩個方向(↑為高,↓為低),然后找出R、F、M各自的中值(本文取平均值),R值高于中值標為高,低于中值標為低,這樣就可以得到以下8種用戶分層類型:

下面結合數據實操演示下( 這里整理了2萬個原始數據進行分析)。


 

第一步:我們利用數據透視圖分別對登錄次數、停留時間、下單數進行分段處理。如下圖:

登錄次數分布圖

 停留時間分布圖

下單數分布圖

根據上面的分布走勢圖,我們可以將登錄時間、停留時間、下單數分別劃分成四個區間,并對應賦值。如下圖:


 

第二步:依據上圖區間和賦值,使用IF函數算出每個用戶登錄次數、停留時間、下單次數對應的R、F、M值。

這里要注意IF函數不要寫錯,直接在函數框內編寫很方便(不懂的童鞋可以研究下上圖中的公式,或者百度學習下IF函數),算出了一個用戶的值,往下自動復制就可以得出全部的。

 

第三步:分別算出R、F、M值對應的平均值。(公式:平均值=全部用戶R值總和/用戶數)結果如圖:

 

第四步:將用戶對應的R、F、M值與上面平均值進行比較,高于平均值標為高,低于平均值標為低。如下圖:

注:公式中平均值單元格地址需要絕對引用,也可以直接填寫平均值。

 

第五步:根據每個用戶的R、F、M值的高低,對照下圖確定該用戶屬于RFM模型8類用戶中的哪一類。

這里依然可以用IF函數,我們以Q2用戶為例,判斷該用戶所屬用戶類別:

公式=IF(AND(X2="高",Y2="高",Z2="高"),"重要價值用戶",IF(AND(X2="高",Y2="低",Z2="高"),"重要發展用戶",IF(AND(X2="低",Y2="高",Z2="高"),"重要保持用戶",IF(AND(X2="低",Y2="低",Z2="高"),"重要挽留用戶",IF(AND(X2="高",Y2="高",Z2="低"),"一般價值用戶",IF(AND(X2="高",Y2="低",Z2="低"),"一般發展用戶",IF(AND(X2="低",Y2="高",Z2="低"),"一般保持用戶","一般挽留用戶")))))))

經過上面一系列公式處理后,這些用戶就被我們分到了8個不同的用戶群體中。接下來就可以針對不同的用戶群體進行資源分配,制定針對性的運營策略了。具體的運營策略這里就不做闡述了,大家根據自己公司的運營資源合理制定就可以了。

 

結語:我們在運營RFM模型的時候,要學會靈活處理,比如三個核心指標的選擇,中值的選擇,都需要結合自己產品的實際情況。整體來說RFM模型的運用并不是很難,只是在寫公式的時候需要多細心,避免出錯。建議大家找對應的數據實操一下。

 

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