1. 什么是RFM模型
R是Recency痘番，最近一次消費(fèi)。一般來說，最近一次消費(fèi)時(shí)間越近汞舱，說明用戶再次消費(fèi)的可能性越大伍纫，因?yàn)橛脩魧?duì)產(chǎn)品正處在關(guān)注中，對(duì)產(chǎn)品傳遞的內(nèi)容和活動(dòng)更容易響應(yīng)昂芜。通過這個(gè)指標(biāo)莹规，可以劃分出用戶的活躍度。
F是Frequency泌神，消費(fèi)頻率良漱。也就是一定時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)。通常欢际，用戶對(duì)產(chǎn)品關(guān)顧的次數(shù)越多母市，也就意味著對(duì)產(chǎn)品越熟悉，接受度越高损趋。通過這個(gè)指標(biāo)患久，可以劃分出用戶的成熟度。
M是Monetary浑槽，消費(fèi)金額蒋失。就是一定時(shí)間內(nèi)用戶總的消費(fèi)金額。從這個(gè)指標(biāo)可簡(jiǎn)單的看出一個(gè)用戶對(duì)產(chǎn)品的貢獻(xiàn)度桐玻。
2. RFM模型有什么用
可以通過RFM模型將用戶劃分到不同的象限中高镐，針對(duì)不同象限的用戶，可以有不同的運(yùn)營(yíng)策略畸冲。例如，對(duì)活躍度不高观腊，但相對(duì)成熟的用戶邑闲，可以定制一些活動(dòng)進(jìn)行激活和促活；對(duì)活躍度高的新用戶梧油，設(shè)法保持其消費(fèi)頻率苫耸，向成熟度更高的階段轉(zhuǎn)化；對(duì)既活躍又成熟儡陨，但貢獻(xiàn)度不高的用戶褪子，設(shè)法引導(dǎo)其進(jìn)行大額消費(fèi)……
簡(jiǎn)單來說，我們以后在做活動(dòng)的時(shí)候骗村，可以做到千人千面嫌褪。在合適的時(shí)候，給合適的人胚股，用合適的方式進(jìn)行互動(dòng)和激勵(lì)笼痛。比如，給活躍度高的新用戶發(fā)代金券，給目前不活躍的老用戶推送平臺(tái)優(yōu)惠信息缨伊，引導(dǎo)貢獻(xiàn)度低的成熟用戶購(gòu)買會(huì)員卡摘刑。這不僅能幫助我們更好的了解用戶，還能有效的提高活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的ROI刻坊。
其二枷恕，RFM模型可以作為反作弊系統(tǒng)的參考。例如谭胚，可以找出成熟度不高但貢獻(xiàn)度極高的用戶徐块，說明他在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行了非正常的大額消費(fèi)；還可以找出成熟度極高但貢獻(xiàn)度不高的用戶漏益，他有可能在幫助某些商家刷榜蛹锰。
3. RFM模型如何建立:
其關(guān)鍵點(diǎn)在于如何劃分用戶級(jí)別，是5天內(nèi)消費(fèi)的用戶算活躍用戶呢绰疤，還是10天內(nèi)铜犬？是一個(gè)月消費(fèi)3次的用戶是忠誠(chéng)客戶，還是半年內(nèi)10次轻庆？是一個(gè)月消費(fèi)滿200元的用戶算金牌客戶癣猾，還是3個(gè)月滿1000元？
業(yè)內(nèi)某些大師給過些建議余爆，例如通過對(duì)以往數(shù)據(jù)的分析纷宇，將用戶的復(fù)購(gòu)天數(shù)，與對(duì)應(yīng)人數(shù)按照3:3:3:1進(jìn)行切分蛾方，就可以得到活躍期像捶、沉默期、睡眠期桩砰、流失期用戶對(duì)應(yīng)的復(fù)購(gòu)天數(shù)拓春。這種算法的出處不得而知，看上去比較科學(xué)和客觀亚隅。但是別忘了硼莽，這個(gè)需要基于你的產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)做分析。所以煮纵，前提是第一你的產(chǎn)品足夠成熟和穩(wěn)定懂鸵，第二你的產(chǎn)品已經(jīng)穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)了足夠長(zhǎng)的時(shí)間，各個(gè)階段的用戶分布都已形成行疏。否則匆光，剛上線一兩個(gè)月的產(chǎn)品怎么可能分析出誰是沉睡用戶？還在不斷做大改版找方向的產(chǎn)品酿联，怎么可能有忠誠(chéng)用戶殴穴？
所以，要確定各個(gè)維度的參數(shù)就很難根據(jù)自有數(shù)據(jù)做判斷。如果用數(shù)據(jù)采幌，也應(yīng)該是行業(yè)內(nèi)其他成熟產(chǎn)品或權(quán)威產(chǎn)品的數(shù)據(jù)劲够。否則，就要拍腦袋休傍。拍腦袋不是不可以的征绎，一個(gè)好的產(chǎn)品經(jīng)理一定要敢于并善于拍腦袋。這里拍腦袋并不是說毫無根據(jù)的瞎拍磨取，例如活躍期人柿、沉默期、睡眠期忙厌、流失期的劃分凫岖，我們可以放在用研的過程中，對(duì)采樣用戶做需求調(diào)研的時(shí)候逢净，一并做了哥放。如果你的產(chǎn)品做的足夠好足夠成熟，用戶產(chǎn)生需求的頻率基本就是活躍的頻率爹土，也就是多久會(huì)產(chǎn)生一次消費(fèi)甥雕。反之，加入一些其他因素或算法胀茵，就可以粗略的得出其他階段的用戶對(duì)應(yīng)的復(fù)購(gòu)天數(shù)社露。成熟度和貢獻(xiàn)度的劃分方法同樣如此。
拍腦袋也罷琼娘，有數(shù)據(jù)支撐也罷，一定要保持對(duì)自己所下結(jié)論的懷疑脱拼，在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)過程中不斷的查看數(shù)據(jù)孟害，對(duì)參數(shù)進(jìn)行糾偏。沒有絕對(duì)正確的公式挪拟，也沒有絕對(duì)客觀的方法，關(guān)鍵還要看我們能不能合理運(yùn)用。
