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rfm模型怎么建立

發(fā)布時(shí)間：2023-04-22 03:37:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 82

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本文目錄:

1、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價(jià)值分析
2、【知識(shí)分享】RFM模型與顧客生命周期管理（二）
3、RFM模型分析實(shí)戰(zhàn)
4、rfm怎么計(jì)算

rfm模型怎么建立

一、【分析方法or思維】RFM模型——用戶價(jià)值分析

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客戶的最近一次消費(fèi)（Recency）、總體消費(fèi)頻率（Fequency）以及消費(fèi)全額（Monetary）3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。 RFM代表近度，頻率和額度，這些指標(biāo)表征了客戶的一些消費(fèi)行為和習(xí)慣。頻率和額度會(huì)影響客戶的生命周期價(jià)值，新近度會(huì)影響保留率，而保留率是忠誠(chéng)度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

RFM是一種客戶細(xì)分技術(shù)，用以幫助營(yíng)銷人員快速識(shí)別用戶類型及群體分類，并幫助營(yíng)銷人員根據(jù)客戶細(xì)分類型的共性、個(gè)性提供一定的營(yíng)銷策略。因而，RFM的最終成果是客戶的分類及分類分析。

二、【知識(shí)分享】RFM模型與顧客生命周期管理（二）

二. RFM模型的應(yīng)用

說(shuō)到應(yīng)用，主要可拆分為三個(gè)步驟：進(jìn)行客戶細(xì)分、輸出目標(biāo)客戶還有針對(duì)性的二次營(yíng)銷。與一般想象不同，并不是細(xì)分維度越多越好——我們主要有兩個(gè)指標(biāo)來(lái)幫助自己選擇合適的細(xì)分指標(biāo)：一是店鋪規(guī)模，而是店鋪的商品和顧客結(jié)構(gòu)。比如一個(gè)只有百人客戶群的店鋪，那么其用戶畫像的豐富性一定不及餓了么的外賣群體；一個(gè)只賣母嬰產(chǎn)品的垂直網(wǎng)站，其典型的用戶畫像一定是母親和幼兒，不論其用戶群大小。

這張表格闡述了營(yíng)銷方法、客戶細(xì)分以及營(yíng)銷策略三者之間的關(guān)系。從R值可區(qū)分顧客的活躍程度，從F值可以區(qū)分顧客的忠誠(chéng)程度，從M值可以區(qū)分顧客的可獲利程度。

我們可以根據(jù)RFM的綜合值給每個(gè)用戶進(jìn)行打分（線性？三維立體？），分?jǐn)?shù)越高的顧客對(duì)店鋪的意義和重要性越大。但不代表分?jǐn)?shù)低的那些組人員需要放棄。相反，我們?cè)俅螐?qiáng)調(diào)的是對(duì)于不同的顧客，營(yíng)銷策略要差異化。

CHAPTER THREE 顧客生命周期管理

生命周期，born-grow-flourish-decend-death，有生有亡，這是個(gè)必然的過(guò)程。顧客也是，每天有新人來(lái)，每天也有顧客遺忘你。作為店鋪管理者，需要關(guān)注的重點(diǎn)是如何有效的劃分客戶生命周期以及如何針對(duì)不同生命周期客戶制定有效的營(yíng)銷策略。

上表以店鋪售賣商品類目回購(gòu)周期為維度，劃分了生命周期的五個(gè)階段，并標(biāo)明了客戶特征。供大家參考。

CHAPTER FOUR 顧客生命周期營(yíng)銷

結(jié)合上一張圖的顧客營(yíng)銷策略，這里是一張示例的計(jì)劃表。

這張圖列舉了目前市面上可見的維系類活動(dòng)與營(yíng)銷類活動(dòng)。

三、RFM模型分析實(shí)戰(zhàn)

新版本迭代后增加vip歌單功能，用戶需購(gòu)買vip成為會(huì)員后方可進(jìn)行播放行為。因此，主要對(duì)vip用戶數(shù)、付費(fèi)率進(jìn)行監(jiān)控。

自上線以來(lái)，付費(fèi)率無(wú)明顯提升。想著看下哪些用戶適合定向推送vip內(nèi)容，哪些適合贈(zèng)送vip以增加粘性，因此有了這次RFM探索性分析模型。

通過(guò)RFM模型，探索用戶價(jià)值，將用戶分重要價(jià)值用戶、重要發(fā)展用戶、重要保持用戶、重要挽回用戶等8個(gè)層級(jí)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。目的是提高產(chǎn)品付費(fèi)率。

R：最近一次發(fā)起播放的日期（原：最近一次消費(fèi)到當(dāng)前的時(shí)間間隔）

F：近半年發(fā)起播放的總次數(shù)（原：固定時(shí)間內(nèi)購(gòu)買次數(shù)）

M：近半年發(fā)起播放的總播放時(shí)長(zhǎng)（原：固定時(shí)間內(nèi)消費(fèi)總額）

104w條記錄，F(xiàn)最大值183，最小值1，還算正常；M最大值730w分鐘，均值267分鐘，需要清洗；R日期正常。

uid設(shè)備id也存在null和不符合規(guī)范的情況，也需要清洗。

圖上處于波浪趨勢(shì)，天數(shù)越久遠(yuǎn)波動(dòng)越小。

柱形圖呈長(zhǎng)尾分布，說(shuō)明更多用戶近半年僅播放1次就流失了，大于60以外的用戶屬于高頻播放用戶，稍后在分箱時(shí)尤其注意。播放日期也是同樣

這里有個(gè)默認(rèn)的說(shuō)法：

最近有過(guò)播放行為的客戶，再次播放幾率更高；

播放次數(shù)高的客戶比播放次數(shù)低的客戶更有可能再次播放；

播放時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)的客戶更有可能再次播放；

將RFM三個(gè)字段以3位分界線，大于等于3值認(rèn)為是高等級(jí)變更為1，小于3認(rèn)為低等級(jí)變更為0

后續(xù)補(bǔ)充

事后運(yùn)營(yíng)同學(xué)針對(duì)不同用戶有針對(duì)性的開展相應(yīng)的活動(dòng)：

做RFM模型時(shí)，最讓我頭疼之處在于分箱，因?yàn)檎鎸?shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中播放時(shí)長(zhǎng)和播放次數(shù)肯定是小占大量，也就是長(zhǎng)尾分布，查了很多有關(guān)分箱的資料。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)并不適合等頻和等距，于是只能用自定義分箱，這里不確定自定義劃分的準(zhǔn)確性，如果以后在學(xué)到可用的資料，我會(huì)及時(shí)更新本文。卡方分箱看到一篇好文章，準(zhǔn)備試驗(yàn)一下~感謝，聽我的碎碎念?。?！Peace and love❤️

四、rfm怎么計(jì)算

rfm模型是基于客戶行為的消費(fèi)分析模型，它通過(guò)客戶的最近一次消費(fèi)時(shí)間、客戶消費(fèi)的頻率和客戶消費(fèi)的金額來(lái)評(píng)估客戶價(jià)值。具體來(lái)說(shuō)，它由以下三個(gè)維度組成：

1）R（Recency）：最近一次消費(fèi)的時(shí)間，可以幫助企業(yè)分析客戶的最新消費(fèi)行為；

2）F（Frequency）：消費(fèi)的頻率，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)客戶的消費(fèi)習(xí)慣；

3）M（Monetary）：消費(fèi)的金額，可以幫助企業(yè)了解客戶的消費(fèi)能力。

通過(guò)計(jì)算上述三個(gè)維度，可以給每一位客戶打分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶價(jià)值的分級(jí)，以便合理地安排客戶營(yíng)銷策略。

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