本文作者主要是分享一下RFM模型在用戶分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的應(yīng)用方法和簡(jiǎn)單的實(shí)操案例。enjoy~

在用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，有一個(gè)叫做RFM的詞，相信很多人看到過(guò)，或許感覺(jué)比較專業(yè)就沒(méi)有繼續(xù)深入；或者有些文章涉及到了python等數(shù)據(jù)處理手段，望而卻步；又或者因?yàn)檫@個(gè)詞跟電商關(guān)系緊密，所以非電商的運(yùn)營(yíng)伙伴就選擇了放棄學(xué)習(xí)。

今天主要是分享一下RFM模型在用戶分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的應(yīng)用方法和簡(jiǎn)單的實(shí)操案例。

RFM模型更上一級(jí)隸屬于用戶價(jià)值模型，在用戶價(jià)值模型中有兩個(gè)方向：

• 一個(gè)是基于用戶生命周期，也就是時(shí)間和用戶在產(chǎn)品內(nèi)的成長(zhǎng)路徑進(jìn)行的生命周期模型的搭建
• 另一個(gè)就是基于用戶關(guān)鍵行為進(jìn)行的RFM模型的搭建，本次只說(shuō)用戶價(jià)值模型中的RFM模型

RFM模型有哪些好處呢？當(dāng)我們確定了RFM模型之后，從而可以決定針對(duì)哪些用戶在發(fā)送短信時(shí)，加上前綴“尊敬的VIP用戶”，哪些用戶加上前綴“好久不見(jiàn)”。也可以幫助企業(yè)判斷哪些用戶有異動(dòng)，是否有流失的預(yù)兆，從而增加相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作。用處之大，且看下文。

關(guān)于RFM的科普大家可以自行在網(wǎng)絡(luò)上搜索，這里不做贅述，先說(shuō)一下三個(gè)字母的意思：

• R：最近一次消費(fèi)（recency），代表用戶距離當(dāng)前最后一次消費(fèi)的時(shí)間，當(dāng)然是最近一次消費(fèi)的時(shí)間距今越短越好，對(duì)我們來(lái)說(shuō)更有價(jià)值，更可能有效的去觸達(dá)他們。
• F：消費(fèi)頻次（frequency），用戶在一段時(shí)間內(nèi)，在產(chǎn)品內(nèi)的消費(fèi)頻次，重點(diǎn)是我們對(duì)一段時(shí)間的定義。
• M：消費(fèi)金額（monetary），代表用戶的價(jià)值貢獻(xiàn)。

最早是將R、F、M每個(gè)方向定義5個(gè)檔，5*5*5=125種用戶分類，對(duì)大部分運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，過(guò)于復(fù)雜，大家可以不用去了解為何分成5檔這樣的歷史問(wèn)題?，F(xiàn)在我們已經(jīng)把R、F、M每個(gè)方向定義為：高、低，兩個(gè)方向，我們找出R、F、M的中值，R=最近一次消費(fèi)，高于中值就是高，低于中值就是低，這樣就是2*2*2=8種用戶分類，如下圖：

所以，如果我們能夠找出產(chǎn)品內(nèi)用戶隸屬于以上8類中的哪一類，我們就可以針對(duì)性的制定運(yùn)營(yíng)策略。

在做具體的RFM搭建之前，我再?gòu)?qiáng)調(diào)一次，RFM模型不僅適用于電商領(lǐng)域，其他領(lǐng)域同樣適用。只要我們找出跟R、F、M相關(guān)的數(shù)據(jù)字段，做好字段的定義，證明這些字段是影響當(dāng)前業(yè)務(wù)進(jìn)展的最為關(guān)鍵的幾個(gè)維度即可：

• R：最近一次登錄時(shí)間、最近一次發(fā)帖時(shí)間、最近一次投資時(shí)間、最近一次觀看時(shí)間
• F：瀏覽次數(shù)、發(fā)帖次數(shù)、評(píng)論次數(shù)
• M：充值金額、打賞金額、評(píng)論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)

上面這些都是在其它領(lǐng)域?qū)、F、M的定義，具體要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行評(píng)估。比如你是豆瓣的運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人，發(fā)現(xiàn)過(guò)去一周，豆瓣圖書版塊的整體流量下降10%，同時(shí)，文學(xué)書籍類別下的分享帖環(huán)比下降5%，你要去分析原因，可以選取對(duì)應(yīng)R、F、M的字段分別為：登錄數(shù)、發(fā)帖數(shù)、互動(dòng)數(shù)。

• 圖書版塊整體流量下降，可以理解為這個(gè)版塊的活躍下降，可以看下過(guò)去一周的登錄數(shù)。
• 文學(xué)書籍類別下的分享帖下降5%，可以看下過(guò)去一周的發(fā)帖數(shù)。
• 同時(shí)，流量下降，我們可以看下是否因?yàn)樘淤|(zhì)量相對(duì)下降，導(dǎo)致用戶的互動(dòng)（評(píng)論、收藏等）下降，進(jìn)而導(dǎo)致流量下降。

下面我以自己抓取的1w條某導(dǎo)購(gòu)平臺(tái)的一套數(shù)據(jù)為例，帶大家使用最簡(jiǎn)單的方法，進(jìn)行這套數(shù)據(jù)中用戶RFM模型的搭建，找出這8個(gè)類別的用戶。

RFM模型搭建步驟如下：

• 抓取R、F、M三個(gè)維度下的原始數(shù)據(jù)
• 定義R、F、M的評(píng)估模型與中值
• 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取R、F、M的值
• 參照評(píng)估模型與中值，對(duì)用戶進(jìn)行分層
• 針對(duì)不同層級(jí)用戶指定運(yùn)營(yíng)策略

（1）抓取R、F、M三個(gè)維度下的原始數(shù)據(jù)，我抓取是最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額。上文已經(jīng)說(shuō)過(guò)，在做各自業(yè)務(wù)分析時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際情況選取R、F、M的數(shù)據(jù)字段。下表是1w條數(shù)據(jù)中的13條進(jìn)行展示：

（2）我將1w條數(shù)據(jù)的最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額分別用占比趨勢(shì)圖進(jìn)行處理，以消費(fèi)頻次為例，如下圖：

大家通過(guò)圖表，可以看出1w條數(shù)據(jù)中，關(guān)于消費(fèi)頻次出現(xiàn)了幾個(gè)比較明顯的斷檔，分別是：消費(fèi)1次、消費(fèi)2-5次、消費(fèi)6-11次、消費(fèi)12-17次、消費(fèi)18次以上。所以，我把F值分為5檔，F(xiàn)=1=消費(fèi)1次，F(xiàn)=2=消費(fèi)2-5次，F(xiàn)=3=消費(fèi)6-11次，F(xiàn)=4=12-17次，F(xiàn)=5=18次以上。

同理，用上圖的方式，我找出了R值和M值5當(dāng)分別對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)區(qū)間。R=1=2天，R=2=3-8天，R=3=9-14天，R=4=15-22天，R=5=23天以上；M=1=600元，M=2=601-3800元，M=3=3801-6200元，M=4=6201-10000元，M=5=10001-15000元。

我們得到RFM三個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)下的分檔標(biāo)準(zhǔn)：

（R值時(shí)反向值，R值越大，用戶價(jià)值越低；F值時(shí)正向值，F(xiàn)越大用戶價(jià)值越高；M值時(shí)正向值，M值越大用戶價(jià)值越大。）

（3）計(jì)算1w條數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)下最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額對(duì)應(yīng)的R、F、M值：

上圖的計(jì)算方式比較簡(jiǎn)單，我們?cè)趀xcel中寫入if語(yǔ)句：

單元格E2=if（B2>23,5,if(B2>15,4,if(B2>9,3,if(B2>3,2))))）

解釋：

• 如果B2大于23，則A1用戶對(duì)應(yīng)的R值=5，否則進(jìn)入下一個(gè)if判斷；
• 如果B2大于15，則A1用戶對(duì)應(yīng)的R值=4，否則進(jìn)入下一個(gè)if判斷；
• 如果B2大于9，則A1用戶對(duì)應(yīng)的R值=3，否則進(jìn)入下一個(gè)if判斷；
• 如果B2大于3，則A1用戶對(duì)應(yīng)的R值=2，否則進(jìn)入下一個(gè)if盤點(diǎn)。

計(jì)算F值和M值的方式一樣。

（4）計(jì)算R、F、M的平均值，這一點(diǎn)大家應(yīng)該都會(huì)，直接求和再除以項(xiàng)數(shù)。R（ave）=2.9，F(xiàn)（ave）=1.8，M（ave）=2.7

（5）將1w條數(shù)據(jù)每個(gè)用戶的R值、F值、M值和平均值進(jìn)行比較，高于平均值則標(biāo)記為高，低于平均值則標(biāo)記為低：

比較高低值，使用一個(gè)簡(jiǎn)單的if語(yǔ)句：

H2=if（E2<2.9，“低”，“高”），F(xiàn)值和M值計(jì)算同理。

（6）將每個(gè)用戶的R、F、M值與中值分別進(jìn)行比較，得出用戶所屬類別表：每個(gè)用戶的R值、F值、M值與中值進(jìn)行比較，判斷高或者低，進(jìn)而確定用戶屬于上文所說(shuō)RFM模型8類用戶中的哪一類，這里需要用到一個(gè)簡(jiǎn)單的if語(yǔ)句進(jìn)行判斷，我們以A1用戶為例，判斷A1用戶所屬用戶類別：

K2=IF(AND(H2=”高”,I2=”高”,J2=”高”),”重要價(jià)值用戶”, IF(AND(H2=”高”,I2=”低”,J2=”高”),”重要發(fā)展用戶”,IF(AND(H2=”低”,I2=”高”,J2=”高”),”重要保持用戶”, IF(AND(H2=”低”,I2=”低”,J2=”高”),”重要挽留用戶”,IF(AND(H2=”高”,I2=”高”,J2=”低”),”一般價(jià)值用戶”, IF(AND(H2=”高”,I2=”低”,J2=”低”),”一般發(fā)展用戶”,IF(AND(H2=”低”,I2=”高”,J2=”低”),”一般保持用戶”,”一般挽留用戶”)))))))

同時(shí)，我們點(diǎn)擊excel中的“條件格式”，將文本中帶有“高”字的設(shè)置一個(gè)綠色，帶有“低”字的設(shè)置一個(gè)“紅色”，更方便我們識(shí)別。

至此，我們得到了這1w條數(shù)據(jù)下用戶的完整精細(xì)化分層，接下來(lái)，大家可以根據(jù)分層結(jié)果做相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略具體開展執(zhí)行工作。

（7）根據(jù)用戶分層結(jié)果制定運(yùn)營(yíng)策略

制定運(yùn)營(yíng)策略既要結(jié)合各類用戶在產(chǎn)品中的占比，也要結(jié)合產(chǎn)品的實(shí)際業(yè)務(wù)邏輯。以此次某導(dǎo)購(gòu)平臺(tái)用戶分層為例，制定如下策略：

有些小伙伴在制定策略時(shí)，直接甩上來(lái)一堆不能稱之為策略的“方案”，比如針對(duì)“重要發(fā)展用戶”，我給出的策略是“提升頻次”，所有圍繞提升頻次的手段都可以去嘗試，而不是上來(lái)就制定比如：發(fā)push、發(fā)券、打電話等方案，這些都是在策略支撐下的運(yùn)營(yíng)手段。策略本身一定是可以延伸和復(fù)制的。

除了上述根據(jù)用戶類別進(jìn)行運(yùn)營(yíng)策略制定，我們還可以分析1w條數(shù)據(jù)中，R值分布、F值分布、M值分布，基于三個(gè)數(shù)值的分布以及和中值的比較，針對(duì)最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額維度下做整體的運(yùn)營(yíng)，提升站內(nèi)用戶整體活躍、整體流程、拉動(dòng)GMV等。

整體來(lái)說(shuō)，RFM模型不是很難，但是有一些需要注意的點(diǎn)：

1. 在抓取原始數(shù)據(jù)時(shí)，一定要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)來(lái)選取關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分析，而不是千篇一律的最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額。上文也給過(guò)豆瓣的案例，在豆瓣案例中，R=登錄數(shù)、F=發(fā)帖數(shù)、M=互動(dòng)數(shù)。
2. 在定義R值、F值、M值的評(píng)估模型進(jìn)行數(shù)據(jù)區(qū)間分隔時(shí)，也不是千篇一律的用本文說(shuō)述的看整體趨勢(shì)，從而發(fā)現(xiàn)明顯斷檔的形式進(jìn)行，也可以用散點(diǎn)圖、透視表、占比圖等進(jìn)行判斷。同時(shí)，除了通過(guò)數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)斷檔，我們可以基于自己的業(yè)務(wù)和業(yè)內(nèi)的平均水平進(jìn)行臨界點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)。比如針對(duì)滴滴、易道這樣的打車軟件，使用頻次相對(duì)較高的肯定是工作日。所以，如果分析滴滴的業(yè)務(wù)，F(xiàn)值消費(fèi)頻次的5個(gè)分檔可以基于實(shí)際業(yè)務(wù)，以每5天作為一檔，分析近30天內(nèi)的業(yè)務(wù)表現(xiàn)。比如F=1=5天以內(nèi)，F(xiàn)=2=6-10天，F(xiàn)=3=11-15天，F(xiàn)=4=16-20天，F(xiàn)=5=21-30天。然后將提取的每個(gè)用戶的消費(fèi)頻次和這5個(gè)檔進(jìn)行比較，確定每個(gè)用戶的F值
3. 對(duì)于中值的計(jì)算，最簡(jiǎn)單的是本文所說(shuō)的平均值計(jì)算方式。除了平均值，還有二八法則，20%的用戶創(chuàng)造了80%的收益，所以，可以將這個(gè)臨界點(diǎn)作為每個(gè)用戶R、F、M比較的對(duì)象。對(duì)于更加復(fù)雜的業(yè)務(wù)，可以尋求程序員協(xié)助，使用Means聚類算法進(jìn)行精準(zhǔn)取數(shù)。
4. 除了本文所說(shuō)選取3個(gè)核心業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行交叉分析，有些時(shí)候，我們可能需要同時(shí)分析4個(gè)、5個(gè)指標(biāo)，或者只需要分析2個(gè)指標(biāo)。所以，不需要很死板的使用本文的計(jì)算方法，要靈活變通，這里不再舉例。
5. 最終還是要回歸到運(yùn)營(yíng)上來(lái)，所以，針對(duì)不同分層用戶的運(yùn)營(yíng)策略的制定要結(jié)合實(shí)際，在制定了運(yùn)營(yíng)策略之后，結(jié)合公司現(xiàn)有資源和手段開展具體的落地工作。

對(duì)于本文的內(nèi)容，建議大家實(shí)操嘗試。

#專欄作家#

Chris，微信公眾號(hào)：產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)（pm-2020），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，關(guān)注在線教育、社交、電商并參與多個(gè)項(xiàng)目從0-1的搭建。轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)金融，負(fù)責(zé)信用卡和現(xiàn)金貸產(chǎn)品的全流程運(yùn)營(yíng)工作。熱愛(ài)將別人眼中“不值一提”的細(xì)節(jié)用文字呈現(xiàn)出來(lái)。

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