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如何进行用户分层实现精细化运营?利用RFM用户价值模型

发布日期:2019-09-12 20:18   来源:未知   阅读:

  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~

  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。

  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、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:

  在做具体的RFM搭建之前,我再强调一次,RFM模型不仅适用于电商领域,其他领域同样适用。只要我们找出跟R、F、M相关的数据字段,做好字段的定义,证明这些字段是影响当前业务进展的最为关键的几个维度即可:

  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。

  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,45949.com,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:

  大家通过图表,可以看出1w条数据中,关于消费频次出现了几个比较明显的断档,分别是:消费1次、消费2-5次、消费6-11次、消费12-17次、消费18次以上。所以,我把F值分为5档,F=1=消费1次,F=2=消费2-5次,F=3=消费6-11次,F=4=12-17次,F=5=18次以上。

  (R值时反向值,R值越大,用户价值越低;F值时正向值,F越大用户价值越高;M值时正向值,M值越大用户价值越大。)

  (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:

  同时,我们点击excel中的“条件格式”,将文本中带有“高”字的设置一个绿色,带有“低”字的设置一个“红色”,更方便我们识别。

  至此,我们得到了这1w条数据下用户的完整精细化分层,接下来,大家可以根据分层结果做相应的运营策略具体开展执行工作。

  制定运营策略既要结合各类用户在产品中的占比,也要结合产品的实际业务逻辑。以此次某导购平台用户分层为例,制定如下策略:

  有些小伙伴在制定策略时,直接甩上来一堆不能称之为策略的“方案”,比如针对“重要发展用户”,我给出的策略是“提升频次”,所有围绕提升频次的手段都可以去尝试,而不是上来就制定比如:发push、发券、打电话等方案,这些都是在策略支撑下的运营手段。策略本身一定是可以延伸和复制的。

  除了上述根据用户类别进行运营策略制定,我们还可以分析1w条数据中,R值分布、F值分布、M值分布,基于三个数值的分布以及和中值的比较,针对最近一次消费时间、消费频次、消费金额维度下做整体的运营,提升站内用户整体活跃、整体流程、拉动GMV等。

  在抓取原始数据时,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

  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,

  Chris,微信公众号:产品运营(pm-2020),人人都是产品经理专栏作家,关注在线教育、社交、电商并参与多个项目从0-1的搭建。转型互联网金融,负责信用卡和现金贷产品的全流程运营工作。热爱将别人眼中“不值一提”的细节用文字呈现出来。

  非常感谢,这篇文章详细理清楚了RFM关于用户价值分层的应用,不过文章中有个疑问:示例中只是将每个维度分成高低,直接对对应数值进行平均后比对即可,为何前面还需要多一分5个区间再取值的步骤?

  既然把R、F、M每个方向定义为:高、低,两个方向,我们找出R、F、M原始数据的中值不就可以划分出高低了吗?为什么还要先划分5个区间以后再找出中值划分高低?

  老师你好,请教一个问题,目前在函数这里卡起了,由于我的R值只有3个等级,函数我是这样设置的H8=if(E817,3,if(E86,2,if(E82,1))))),无法计算出结果,请问函数是写对了吗?

  看懂了,只是对表格函数太弱了,不过对用户分层运营终于理解了,为了加深印象,决定着手写一篇,并找机会在工作中实践。

  弱弱地问一句,H2(R值)=if(E22.9,“低“,”高”),R的高低值算反了吗?

  请问您文章中举例提到的最近一次消费时间,表格里的数字都是整数,这个是怎么取数的 不应该是具体时间么

  你好,文章很受益,有个小细节请教。 滴滴那个例子,平时和周末有明显的频次区别,那周期间隔为什么不是7天,而是5天?

  这个问题太大了,有很多不适用的情况,只能说灵活变通了,比如针对只有两个维度的业务,就可以在现有的RFM模型上已经变形,进行两个维度下的分析。

  这个要根据你们的实际情况做分析,一般情况下,视频网站可以考虑最近观看的时间、观看市场、互动情况(收藏、分享、评论)、付费情况等。

  是否可以将付费和非付费用户进行区分,用两张表格呈现,针对付费和非付费中不同等级的用户,制定不同的策略。

  Rfm 模型建立的用户分层机制确实是一个基础,但还是有一些运营指标变动而无法解释的情况,感觉还是去玩继续细分画像纬度找到差异点

  “去玩继续细分画像维度”这个不太明白。文章说了,RFM模型是用户价值模型的一种方式,还有生命周期、金字塔、AARRR、用户个性化特征/需求模型等,这些不是生搬硬套,文章也说了,模型不生效,就考虑交叉维度分析,灵活变通即可。

  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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