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菜鸟聊运营 / 2018年10月07日 07:17

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在用户运营范畴,有一个叫做RFM的词,信任很多人看到过,或许感觉比较专业就没有持续深化;或许有些文章触及到了python等数据处理手法,望而生畏;又或许由于这个词跟电商联系严密,所以非电商的运营同伴就挑选了抛弃学习。

今日主要是共享一下RFM模型在用户分层精细化运营范畴的运用办法和简略的实操事例。RFM模型更上一级隶归于用户价值模型,在用户价值模型中有两个方向:

一个是依据用户生命周期,也就是时刻和用户在产品内的生长途径进行的生命周期模型的建立

另一个就是依据用户要害行为进行的RFM模型的建立,本次只说用户价值模型中的RFM模型

RFM模型有哪些优点呢?当咱们断定了RFM模型之后,然后能够决议针对哪些用户在发送短信时,加上前缀“敬重的VIP用户”,哪些用户加上前缀“好久不见”。也能够帮忙企业判别哪些用户有异动,是否有丢失的征兆,然后添加相应的运营动作。用途之大,且看下文。

关于RFM的科普咱们能够自行在网络上查找,这儿不做赘述,先说一下三个字母的意思:

R:最近一次消费(recency),代表用户间隔当时终究一次消费的时刻,当然是最近一次消费的时刻距今越短越好,对咱们来说更有价值,更可能有用的去触达他们。

F:消费频次(frequency),用户在一段时刻内,在产品内的消费频次,重点是咱们对一段时刻的界说。

M:消费金额(monetary),代表用户的价值奉献。

最早是将R、F、M每个方向界说5个档,5*5*5=125种用户分类,对大部分运营和产品来说,过于杂乱,咱们能够不必去了解为何分红5档这样的历史问题。现在咱们现已把R、F、M每个方向界说为:高、低,两个方向,咱们找出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:

所以,假如咱们能够找出产品内用户隶归于以上8类中的哪一类,咱们就能够针对性的拟定运营战略。

在做详细的RFM建立之前,我再着重一次,RFM模型不只适用于电商范畴,其他范畴相同适用。只需咱们找出跟R、F、M相关的数据字段,做好字段的界说,证明这些字段是影响当时事务展开的最为要害的几个维度即可:

R:最近一次登录时刻、最近一次发帖时刻、最近一次出资时刻、最近一次观看时刻

F:阅读次数、发帖次数、谈论次数

M:充值金额、打赏金额、谈论数、点赞数

上面这些都是在其它范畴对R、F、M的界说,详细要依据实践事务状况进行评价。比方你是豆瓣的运营负责人,发现曩昔一周,豆瓣图书版块的全体流量下降10%,一起,文学书本类别下的共享帖环比下降5%,你要去剖析原因,能够选取对应R、F、M的字段别离为:登录数、发帖数、互动数。

图书版块全体流量下降,能够理解为这个版块的活泼下降,能够看下曩昔一周的登录数。

文学书本类别下的共享帖下降5%,能够看下曩昔一周的发帖数。

一起,流量下降,咱们能够看下是否由于帖子质量相对下降,导致用户的互动(谈论、保藏等)下降,进而导致流量下降。

下面我以自己抓取的1w条某导购渠道的一套数据为例,带咱们运用最简略的办法,进行这套数据中用户RFM模型的建立,找出这8个类别的用户。

RFM模型建立过程如下:

抓取R、F、M三个维度下的原始数据

界说R、F、M的评价模型与中值

进行数据处理,获取R、F、M的值

参照评价模型与中值,对用户进行分层

针对不同层级用户指定运营战略

1、抓取R、F、M三个维度下的原始数据,我抓取是最近一次消费时刻、消费频次、消费金额。上文现已说过,在做各自事务剖析时,能够依据实践状况选取R、F、M的数据字段。下表是1w条数据中的13条进行展现:

2、我将1w条数据的最近一次消费时刻、消费频次、消费金额别离用占比趋势图进行处理,以消费频次为例,如下图:

咱们经过图表,能够看出1w条数据中,关于消费频次呈现了几个比较显着的断档,别离是: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。

同理,用上图的方法,我找出了R值和M值5档别离对应的数据区间。R=1=2天,R=2=3-8天,R=3=9-14天,R=4=15-22天,R=5=23天以上;M=1=600元,M=2=601-3800元,M=3=3801-6200元,M=4=6201-10000元,M=5=10001-15000元。

咱们得到RFM三个数据目标下的分档规范:

(R值是反向值,R值越大,用户价值越低;F值是正向值,F越大用户价值越高;M值是正向值,M值越大用户价值越大。)

3、核算1w条数据,每条数据下最近一次消费时刻、消费频次、消费金额对应的R、F、M值:

上图的核算方法比较简略,咱们在excel中写入if句子:

单元格E2=if(B2>23,5,if(B2>15,4,if(B2>9,3,if(B2>3,2)))))

解说:

假如B2大于23,则A1用户对应的R值=5,不然进入下一个if判别;

假如B2大于15,则A1用户对应的R值=4,不然进入下一个if判别;

假如B2大于9,则A1用户对应的R值=3,不然进入下一个if判别;

假如B2大于3,则A1用户对应的R值=2,不然进入下一个if盘点。

核算F值和M值的方法相同。

4、核算R、F、M的平均值,这一点咱们应该都会,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值平和均值进行比较,高于平均值则标记为高,低于平均值则标记为低:

比较凹凸值,运用一个简略的if句子:H2=if(E2<2.9,“低”,“高”),F值和M值核算同理。

6、将每个用户的R、F、M值与中值别离进行比较,得出用户所属类别表:

每个用户的R值、F值、M值与中值进行比较,判别高或许低,进而断定用户归于上文所说RFM模型8类用户中的哪一类,这儿需求用到一个简略的if句子进行判别,咱们以A1用户为例,判别A1用户所属用户类别:K2=IF(AND(H2="高",I2="高",J2="高"),"重要价值用户", IF(AND(H2="高",I2="低",J2="高"),"重要展开用户",IF(AND(H2="低",I2="高",J2="高"),"重要坚持用户", IF(AND(H2="低",I2="低",J2="高"),"重要款留用户",IF(AND(H2="高",I2="高",J2="低"),"一般价值用户", IF(AND(H2="高",I2="低",J2="低"),"一般展开用户",IF(AND(H2="低",I2="高",J2="低"),"一般坚持用户","一般款留用户")))))))

一起,咱们点击excel中的“条件格局”,将文本中带有“高”字的设置一个绿色,带有“低”字的设置一个“赤色”,更便利咱们辨认。

至此,咱们得到了这1w条数据下用户的完好精细化分层,接下来,咱们能够依据分层成果做相应的运营战略详细展开执行作业。

7、依据用户分层成果拟定运营战略

拟定运营战略既要结合各类用户在产品中的占比,也要结合产品的实践事务逻辑。以此次某导购渠道用户分层为例,拟定如下战略:

有些小同伴在拟定战略时,直接甩上来一堆不能称之为战略的“计划”,比方针对“重要展开用户”,我给出的战略是“提高频次”,一切环绕提高频次的手法都能够去测验,而不是上来就拟定比方:发push、发券、打电话等计划,这些都是在战略支撑下的运营手法。战略自身一定是能够延伸和仿制的。

除了上述依据用户类别进行运营战略拟定,咱们还能够剖析1w条数据中,R值散布、F值散布、M值散布,依据三个数值的散布以及和中值的比较,针对最近一次消费时刻、消费频次、消费金额维度下做全体的运营,提高站内用户全体活泼、全体流程、拉动GMV等。

全体来说,RFM模型不是很难,但是有一些需求留意的点:

1、在抓取原始数据时,一定要结合实践事务来选取要害数据目标进行剖析,而不是千人一面的最近一次消费时刻、消费频次、消费金额。上文也给过豆瓣的事例,在豆瓣事例中,R=登录数、F=发帖数、M=互动数。

2、在界说R值、F值、M值的评价模型进行数据区间分隔时,也不是千人一面的用本文说述的看全体趋势,然后发现显着断档的方法进行,也能够用散点图、透视表、占比图等进行判别。一起,除了经过数据去发现断档,咱们能够依据自己的事务和业界的平均水平进行临界点的发现。比方针对滴滴、易道这样的打车软件,运用频次相对较高的肯定是作业日。所以,假如剖析滴滴的事务,F值消费频次的5个分档能够依据实践事务,以每5天作为一档,剖析近30天内的事务体现。比方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,断定每个用户的F值

3、关于中值的核算,最简略的是本文所说的平均值核算方法。除了平均值,还有二八规律,20%的用户发明了80%的收益,所以,能够将这个临界点作为每个用户R、F、M比较的目标。关于愈加杂乱的事务,能够寻求程序员帮忙,运用Means聚类算法进行精准取数。

4、除了本文所说选取3个中心事务目标进行穿插剖析,有些时分,咱们可能需求一起剖析4个、5个目标,或许只需求剖析2个目标。所以,不需求很呆板的运用本文的核算办法,要灵敏变通,这儿不再举例。

5、终究仍是要回归到运营上来,所以,针对不同分层用户的运营战略的拟定要结合实践,在拟定了运营战略之后,结合公司现有资源和手法展开详细的落地作业。

关于本文的内容,主张咱们实操测验。

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