導(dǎo)讀:圖片發(fā)自簡(jiǎn)書(shū)AppRFM模型是用于評(píng)估客戶(hù)已有價(jià)值和用戶(hù)潛在價(jià)值的一套重要方法,早期的RFM模型出現(xiàn)在營(yíng)銷(xiāo)事件中。R(Recency)最近一次消費(fèi)與上一次消費(fèi)的時(shí)間差,R值越大,說(shuō)明用戶(hù)上
發(fā)表日期:2020-05-18
文章編輯:興田科技
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圖片發(fā)自簡(jiǎn)書(shū)App
RFM模型是用于評(píng)估客戶(hù)已有價(jià)值和用戶(hù)潛在價(jià)值的一套重要方法,早期的RFM模型出現(xiàn)在營(yíng)銷(xiāo)事件中。
R(Recency)
最近一次消費(fèi)與上一次消費(fèi)的時(shí)間差,R值越大,說(shuō)明用戶(hù)上一次交易的時(shí)間越久遠(yuǎn),也證實(shí)了用戶(hù)與產(chǎn)品親密度的下降。
F(Frequency)
消費(fèi)頻率,可以理解為某一時(shí)間段內(nèi)的消費(fèi)次數(shù),具體的時(shí)間段需要依據(jù)產(chǎn)品特性而定,F(xiàn)值越大,說(shuō)明用戶(hù)活躍度越高,是個(gè)正向反饋。
M(Monetary)
消費(fèi)金額,用戶(hù)在某一時(shí)間段內(nèi)的消費(fèi)總金額,M值越大,說(shuō)明用戶(hù)帶來(lái)的價(jià)值越大。
R、F、M三個(gè)值,R與效果成反比,其他兩個(gè)均成正比。
根據(jù)R、F、M三個(gè)值我們可以將用戶(hù)分成8組
其中,“小”代表具體的值小于組內(nèi)的平均數(shù),“大”代表具體的值大于組內(nèi)的平均數(shù)。
這樣我們就可以針對(duì)不同類(lèi)型下的用戶(hù)采用不同的運(yùn)營(yíng)策略,從而降低成本,提高轉(zhuǎn)化效率。
現(xiàn)在,應(yīng)用在傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)的經(jīng)典rfm模型轉(zhuǎn)移到了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,同樣適用。通過(guò)RFM方法,我們根據(jù)用戶(hù)的屬性數(shù)據(jù)分析,對(duì)用戶(hù)進(jìn)行了歸類(lèi)。在推送、轉(zhuǎn)化等很多過(guò)程中,可以更加精準(zhǔn)化,不至于出現(xiàn)用戶(hù)反感的情景,更重要的是,對(duì)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化等商業(yè)價(jià)值也有很大的幫助
我們拿現(xiàn)在很火的內(nèi)容類(lèi)產(chǎn)品舉例,這時(shí)的R、F、M有了新的對(duì)應(yīng)關(guān)系
對(duì)于瀏覽用戶(hù):
對(duì)于貢獻(xiàn)用戶(hù):
套用上面的分層規(guī)則,我們可以把龐大的用戶(hù)群體進(jìn)行歸類(lèi)細(xì)分,從而實(shí)施不同的手段運(yùn)營(yíng)。
總結(jié)一下,我們?cè)谑褂眠@套模型的基本流程:
平臺(tái)定位:首先你要明確你的產(chǎn)品屬于哪一類(lèi)型,是內(nèi)容類(lèi)產(chǎn)品、電商類(lèi)產(chǎn)品、還是游戲類(lèi)等等。根據(jù)不同的產(chǎn)品類(lèi)型,圈定R、F、M的代表領(lǐng)域的范圍。
用戶(hù)定位:每個(gè)平臺(tái)也對(duì)應(yīng)著不同的用戶(hù)群體,是消費(fèi)者還是生產(chǎn)者,對(duì)應(yīng)的R、F、M的具體意義也是不一樣的。
數(shù)據(jù)獲?。哼@個(gè)環(huán)節(jié)需要結(jié)合產(chǎn)品確定時(shí)間長(zhǎng)度,每個(gè)產(chǎn)品的性質(zhì)對(duì)應(yīng)著不同的時(shí)間長(zhǎng)度,可以是一年、一個(gè)月、也可以是一周。獲取數(shù)據(jù)時(shí)一定要足夠隨機(jī),量也要足夠多。
數(shù)據(jù)分析:由于數(shù)據(jù)龐大,需要對(duì)R、F、M的縱坐標(biāo)進(jìn)行分段,根據(jù)已經(jīng)分段的數(shù)值進(jìn)行定位,哪些是初級(jí),哪些是中級(jí),哪些是高級(jí),關(guān)于分段和定位級(jí)別,不同的產(chǎn)品也需要有一些不同的技巧,可以按照等差數(shù)列劃分,也可以按照等比數(shù)列劃分,提供一個(gè)“二八原則”,80%的收益大多數(shù)來(lái)自于20%的用戶(hù),所以可以用這個(gè)當(dāng)臨界點(diǎn)作為分層,之后結(jié)合自己擅長(zhǎng)的圖解方法進(jìn)行分解,散點(diǎn)圖、折線圖、透視圖等。
方案制定:根據(jù)分析并分類(lèi)的用戶(hù),需要制定不同的運(yùn)營(yíng)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(gè)環(huán)節(jié),必然能做好用戶(hù)分層及轉(zhuǎn)化。案例及一些技巧后續(xù)更新~
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