導讀:圖片發自簡書AppRFM模型是用于評估客戶已有價值和用戶潛在價值的一套重要方法,早期的RFM模型出現在營銷事件中。R(Recency)最近一次消費與上一次消費的時間差,R值越大,說明用戶上
發表日期:2020-05-18
文章編輯:興田科技
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圖片發自簡書App
RFM模型是用于評估客戶已有價值和用戶潛在價值的一套重要方法,早期的RFM模型出現在營銷事件中。
R(Recency)
最近一次消費與上一次消費的時間差,R值越大,說明用戶上一次交易的時間越久遠,也證實了用戶與產品親密度的下降。
F(Frequency)
消費頻率,可以理解為某一時間段內的消費次數,具體的時間段需要依據產品特性而定,F值越大,說明用戶活躍度越高,是個正向反饋。
M(Monetary)
消費金額,用戶在某一時間段內的消費總金額,M值越大,說明用戶帶來的價值越大。
R、F、M三個值,R與效果成反比,其他兩個均成正比。
根據R、F、M三個值我們可以將用戶分成8組
其中,“小”代表具體的值小于組內的平均數,“大”代表具體的值大于組內的平均數。
這樣我們就可以針對不同類型下的用戶采用不同的運營策略,從而降低成本,提高轉化效率。
現在,應用在傳統營銷行業的經典rfm模型轉移到了互聯網行業中,同樣適用。通過RFM方法,我們根據用戶的屬性數據分析,對用戶進行了歸類。在推送、轉化等很多過程中,可以更加精準化,不至于出現用戶反感的情景,更重要的是,對產品轉化等商業價值也有很大的幫助
我們拿現在很火的內容類產品舉例,這時的R、F、M有了新的對應關系
對于瀏覽用戶:
對于貢獻用戶:
套用上面的分層規則,我們可以把龐大的用戶群體進行歸類細分,從而實施不同的手段運營。
總結一下,我們在使用這套模型的基本流程:
平臺定位:首先你要明確你的產品屬于哪一類型,是內容類產品、電商類產品、還是游戲類等等。根據不同的產品類型,圈定R、F、M的代表領域的范圍。
用戶定位:每個平臺也對應著不同的用戶群體,是消費者還是生產者,對應的R、F、M的具體意義也是不一樣的。
數據獲取:這個環節需要結合產品確定時間長度,每個產品的性質對應著不同的時間長度,可以是一年、一個月、也可以是一周。獲取數據時一定要足夠隨機,量也要足夠多。
數據分析:由于數據龐大,需要對R、F、M的縱坐標進行分段,根據已經分段的數值進行定位,哪些是初級,哪些是中級,哪些是高級,關于分段和定位級別,不同的產品也需要有一些不同的技巧,可以按照等差數列劃分,也可以按照等比數列劃分,提供一個“二八原則”,80%的收益大多數來自于20%的用戶,所以可以用這個當臨界點作為分層,之后結合自己擅長的圖解方法進行分解,散點圖、折線圖、透視圖等。
方案制定:根據分析并分類的用戶,需要制定不同的運營策略,是放棄,保持,推送喚醒,誘惑召回,刺激需求等
把握好每一個環節,必然能做好用戶分層及轉化。案例及一些技巧后續更新~
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