舉例說(shuō)明RFM模型的運(yùn)用（舉例說(shuō)明rfm模型的運(yùn)用）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于舉例說(shuō)明RFM模型的運(yùn)用的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析方法3—RFM分析模型

• 2、用戶價(jià)值分層——基于RFM模型的研究分析

• 3、如何分析RFM模型才能最有效，才能真正起到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的作用？

• 4、用RFM模型劃分用戶等級(jí)

一、數(shù)據(jù)分析方法3—RFM分析模型

        對(duì)于一個(gè)新上線產(chǎn)品的前期運(yùn)營(yíng)，我們一般的做法都是做活動(dòng)、上新品、蹭熱點(diǎn)、做營(yíng)銷、不斷地去拓展新的客戶。但是這種做法收效卻不容樂(lè)觀，真正獲取的用戶沒(méi)有幾個(gè)，最終都便宜了羊毛黨。其實(shí)客戶在不同階段的需求是不一樣的，有的客戶圖便宜，有的客戶看新品，有的客戶重服務(wù)。所以我們想要運(yùn)營(yíng)好一個(gè)產(chǎn)品，就需要對(duì)客戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

     精細(xì)化運(yùn)營(yíng)最經(jīng)典的用戶分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用戶價(jià)值和用戶創(chuàng)新能力的經(jīng)典工具，主要是由用戶最近一次購(gòu)買時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額組成。

        RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶潛在價(jià)值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消費(fèi)），F(xiàn)requency（消費(fèi)頻率），Monetary（消費(fèi)金額）組合而成，此模型對(duì)于運(yùn)營(yíng)、銷售、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)來(lái)說(shuō)都比較重要。

R值（Recency）： 最近一次消費(fèi)

        表示用戶最近一次消費(fèi)距離現(xiàn)在的時(shí)間，消費(fèi)時(shí)間越近的客戶價(jià)值越大，1年前消費(fèi)過(guò)的用戶肯定沒(méi)有1月前消費(fèi)過(guò)的用戶價(jià)值大，是衡量用戶價(jià)值的一個(gè)指標(biāo)。

        基于R值的大小，可以看出上表中的客戶2是最有價(jià)值的，客戶3是最沒(méi)有價(jià)值的，但是如果就此說(shuō)明客戶2是最有價(jià)值，而客戶3是沒(méi)有價(jià)值的是不成立的，對(duì)于客戶價(jià)值我們不能僅看R值，還需要考慮F值和M值。這里我們只舉出4個(gè)客戶為例，但在真實(shí)的客戶場(chǎng)景中，我們可以把客戶按照周、月、季、年等維度的占比詳細(xì)來(lái)觀察出R的趨勢(shì)變化。

F值（Frequency）： 消費(fèi)頻率

        消費(fèi)頻率是指用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)購(gòu)買商品的次數(shù)，經(jīng)常購(gòu)買的用戶也就是熟客，其價(jià)值比偶爾來(lái)一次的客戶價(jià)值大

        基于F值的大小，可以看出客戶4的價(jià)值最大，客戶1的價(jià)值最小，但是如果考慮R值和M值就不能這樣認(rèn)為。其實(shí)客戶對(duì)于產(chǎn)品的復(fù)購(gòu)的核心因素是類目。有的類目產(chǎn)品復(fù)購(gòu)率高（食品類）主要是食品屬于易耗品，消耗周期短，購(gòu)買的頻率高，相對(duì)容易產(chǎn)生重復(fù)性購(gòu)買。而有的類目產(chǎn)品復(fù)購(gòu)率低（家電類），消耗周期長(zhǎng)，購(gòu)買頻次低。建議在對(duì)F值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)對(duì)于不同的類目要有相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)周期。

M值（Monetary）： 消費(fèi)金額

消費(fèi)金額是指用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)消費(fèi)的總金額，體現(xiàn)了消費(fèi)者對(duì)于企業(yè)的價(jià)值。

        基于M值的大小，可以看出客戶4的價(jià)值最高，客戶1的價(jià)值最低，M值同上面的R值、F值類似，單一的值并不能說(shuō)明客戶的好壞，三者結(jié)合才能更好地精細(xì)化用戶，對(duì)購(gòu)買產(chǎn)品的用戶合理的分隔，采用不同的機(jī)制去運(yùn)營(yíng)。

RFM模型的主觀細(xì)分

        根據(jù)RFM模型值得大小對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，如下表所示，將客戶分為了8部分去運(yùn)營(yíng)，對(duì)于不同的細(xì)分人群采取不同的運(yùn)營(yíng)策略，在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，店鋪可以根據(jù)自己店鋪的實(shí)際情況來(lái)細(xì)分人群，購(gòu)買人群多的就分多個(gè)人群，購(gòu)買人群少的就少分幾個(gè)人群，具體的情況根據(jù)店鋪來(lái)定。

RFM模型的量化細(xì)分

        上面的模型細(xì)分主要是根據(jù)RFM值的大小進(jìn)行模糊的細(xì)分，而如果想要更細(xì)地對(duì)人群進(jìn)行劃分，就需要對(duì)RFM進(jìn)行量化處理，一般采用的方式有

1、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)定義權(quán)重

RFM值=a*R值+b*F值+c*M值

對(duì)于其中的權(quán)重a,b,c則需要經(jīng)驗(yàn)豐富的業(yè)務(wù)人員來(lái)判斷

2、歸一化處理

將RFM的值進(jìn)行歸一化處理，公式為

RFM值=R1值+F1值+M1值

上面的R1,F1,M1都是歸一化處理過(guò)后的值

3、AHP層次分析得出權(quán)重值

RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值

a1,a2,a3的值是AHP層次分析得出的權(quán)向量值

具體參考鏈接

最終按照得出值的大小進(jìn)行人群細(xì)分，得出不同的人群

二、用戶價(jià)值分層——基于RFM模型的研究分析

• R（Recency）：消費(fèi)間隔，最近一次距離上次消費(fèi)的時(shí)間間隔

• F（Frequency）：消費(fèi)頻次，一段時(shí)間（1個(gè)月/1年...）內(nèi)的消費(fèi)總次數(shù)

• M（Monetary）：消費(fèi)金額，一段時(shí)間（1個(gè)月/1年...）內(nèi)的消費(fèi)總金額

      RFM模型是用戶價(jià)值研究中的經(jīng)典模型，基于近度（Recency），頻度（Frequency）和額度（Monetory）這3個(gè)指標(biāo)對(duì)用戶進(jìn)行聚類，找出具有潛在價(jià)值的用戶, 從而輔助商業(yè)決策，提高營(yíng)銷效率。RFM作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶細(xì)分技術(shù)，可幫助營(yíng)銷人員做出更明智的戰(zhàn)略性決策，使?fàn)I銷人員能夠快速識(shí)別用戶并將其細(xì)分為同類群體，并針對(duì)性制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高用戶的參與度和留存率。

      RFM建模所需要的數(shù)據(jù)源是相對(duì)簡(jiǎn)單的，只用到了購(gòu)買記錄中的時(shí)間和金額這兩個(gè)字段。我們基于交易數(shù)據(jù)中用戶的最后一次的購(gòu)買時(shí)間，購(gòu)買的次數(shù)以和頻率，以及平均/總消費(fèi)額對(duì)每個(gè)用戶計(jì)算了三個(gè)維度的標(biāo)準(zhǔn)分。然后我們對(duì)于三個(gè)維度賦予了不同的權(quán)重，再基于加權(quán)后的分值應(yīng)用K-Means進(jìn)行聚類，根據(jù)每種人群三個(gè)維度與平均值之間的高低關(guān)系，確定哪些是需要保持用戶，哪些是需要挽留的用戶，哪些是需要發(fā)展的用戶等。在將這些客戶圈出之后，便可以對(duì)不同客戶群使用不同針對(duì)性地營(yíng)銷策略（引導(dǎo)，喚醒等），提高復(fù)購(gòu)率與轉(zhuǎn)化率。值得注意的是，三個(gè)維度的權(quán)重制定并沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，比較通用的方法是用層次分析法(AHP)，實(shí)際場(chǎng)景結(jié)合行業(yè)以及具體公司的特點(diǎn)進(jìn)行因地制宜、因人而異的優(yōu)化。

RFM因素：

• R值越高，顧客的有效期越近，對(duì)商家活動(dòng)的響應(yīng)越積極

• F值越高，顧客的消費(fèi)頻次越高，對(duì)商家的忠誠(chéng)度就越高

• M值越高，顧客的消費(fèi)能力越高，對(duì)商家貢獻(xiàn)度就越高

• 想要提高復(fù)購(gòu)率和留存率，需要時(shí)刻警惕R值

RFM分析：

• 誰(shuí)是您最有價(jià)值的客戶？

• 導(dǎo)致客戶流失率增多的是哪些客戶？

• 誰(shuí)有潛力成為有價(jià)值的客戶？

• 你的哪些客戶可以保留?

• 您哪些客戶最有可能對(duì)參與度活動(dòng)做出響應(yīng)？

• 誰(shuí)是你不需要關(guān)注的無(wú)價(jià)值客戶？

• 針對(duì)哪些客戶制定哪種發(fā)展、保留、挽回策略？

      通過(guò)RFM模型，可以幫助營(yíng)銷人員實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分；衡量客戶價(jià)值和客戶利潤(rùn)創(chuàng)收能力；識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶；指定個(gè)性化的溝通和營(yíng)銷服務(wù)；為更多的營(yíng)銷決策提供有力支持。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入：使用python的pandas.read_csv導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)。

缺失值校驗(yàn)：因數(shù)據(jù)為生產(chǎn)真實(shí)的交易數(shù)據(jù)，質(zhì)量相對(duì)較高，缺失值較低。

極值校驗(yàn)：第一份樣本數(shù)據(jù)獲取的用戶訂單實(shí)付金額，其中會(huì)存在優(yōu)惠或補(bǔ)差支付，同時(shí)因就餐人數(shù)不一致，產(chǎn)生的的訂單消費(fèi)也會(huì)存在較大的差異，造成極致波動(dòng)、標(biāo)準(zhǔn)差值較大，因此需對(duì)金額進(jìn)行處理，以人均消費(fèi)額替代訂單支付金額，可去掉10元以下、萬(wàn)元以上的交易訂單。

獲取RFM值：使用 groupby獲取RFM值

獲取RFM評(píng)分值：數(shù)據(jù)離散，pandas.cut

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)RFM分值占比

說(shuō)明：F、M分布不均勻，極值差異大，經(jīng)數(shù)據(jù)探查知曉該商戶開(kāi)通了企業(yè)團(tuán)餐業(yè)務(wù)，企業(yè)會(huì)給員工發(fā)放補(bǔ)貼，導(dǎo)致員工呈現(xiàn)較高的消費(fèi)頻次，該類用戶的消費(fèi)行為絕大程度依賴于企業(yè)，在實(shí)際的RFM模型可踢出此類訂單，降低此類人群的分值，其次數(shù)據(jù)中的M值為客戶實(shí)付金額，該商戶支持預(yù)定、會(huì)餐、大小桌，同一單的消費(fèi)群體不同，或可使用人均消費(fèi)總額作為M值。

RFM數(shù)據(jù)合并，建立R、F、M數(shù)據(jù)框：pandas+numpy

計(jì)算RFM綜合分值：權(quán)重法

權(quán)重值主要賦值方法可分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法，如下：

主觀賦權(quán)法：主要由專家經(jīng)驗(yàn)得到權(quán)數(shù)，然后對(duì)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。是一種結(jié)合性方法，易操作，存在一定主觀性。常用方法：層次分析法AHP、權(quán)值因子判斷表法、德?tīng)柗品?、模糊分析法、二?xiàng)系數(shù)法、環(huán)比評(píng)分法、最小平方法、序關(guān)系分析法等。

客觀賦權(quán)法：依據(jù)歷史數(shù)據(jù)研究指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系或指標(biāo)與評(píng)估結(jié)果的影響關(guān)系來(lái)綜合評(píng)價(jià)。這是定量研究，無(wú)須考慮決策者主觀意愿和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算方法較為復(fù)雜。常用方法：主成分分析、因子分析、熵值法、變異系數(shù)法、均方差法、回歸分析法等。

因樣本數(shù)據(jù)分布不均勻，故手動(dòng)賦權(quán)重值，去除部分極值。

結(jié)論：以近90天的消費(fèi)活躍來(lái)看，用戶消費(fèi)頻次集中在1-6次，呈現(xiàn)出極佳的復(fù)購(gòu)率。可以針對(duì)消費(fèi)一次的人群進(jìn)行特征分析。比如針對(duì)人群的流動(dòng)性，若流動(dòng)人群占比較大，可進(jìn)一步推廣特色菜吸引客戶，若周邊人群占比較高，可基于復(fù)購(gòu)人群的特征進(jìn)行分析，同時(shí)平臺(tái)可提供該類人群近期消費(fèi)偏好，供商家參考，制定針對(duì)性方案。

      了解RFM定義后，將3個(gè)指標(biāo)作為坐標(biāo)系的XYZ坐標(biāo)軸，從空間上切割成8類，作為用戶的價(jià)值分層，如下圖：

用戶價(jià)值分層說(shuō)明：

上面我們已經(jīng)計(jì)算得到各個(gè)用戶的RFM分值，接下來(lái)要依據(jù)分值進(jìn)行分類。

定義RFM 的分值等級(jí)

使用pyecharts繪制玫瑰圖：

結(jié)論：商家顧客表現(xiàn)出來(lái)的忠誠(chéng)度較高，但新客獲取能力較低。但是單純看分層占比，并沒(méi)有實(shí)際意義，可以基于價(jià)值分層與其他特征關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行精準(zhǔn)投放。如下圖（網(wǎng)絡(luò)參考圖，本期實(shí)驗(yàn)并未涉及其他特征）所示：

      用戶畫(huà)像是基于用戶信息與行為衍生出來(lái)的特征屬性，用戶的準(zhǔn)入信息是用戶的主觀特征，是一種既定的事實(shí)，通過(guò)對(duì)用戶行為的采集、研究，刻畫(huà)出單個(gè)用戶的特征。其意義在于基于某一事物對(duì)群里特征進(jìn)行分類，有效的體現(xiàn)事物的合適人群；同時(shí)針對(duì)群里特征的偏愛(ài)、習(xí)慣研究，可以刻畫(huà)出用戶的需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營(yíng)銷。

      用戶畫(huà)像的基礎(chǔ)成分來(lái)源于用戶的準(zhǔn)入信息（會(huì)員注冊(cè)時(shí)的登記信息），更多的特征數(shù)據(jù)來(lái)源于用戶的各類行為，而RFM模型便是基于用戶消費(fèi)行為提煉出來(lái)的價(jià)值指標(biāo)。通過(guò)對(duì)各個(gè)價(jià)值分層的群體特征研究，可以有效提升獲客能力以及針對(duì)各類人群實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營(yíng)銷。

      市場(chǎng)和運(yùn)營(yíng)往往絞盡腦汁做活動(dòng)、上新品、蹭熱點(diǎn)、做營(yíng)銷，拓渠道，不斷開(kāi)發(fā)客戶、做回訪維系客戶感情，除了少數(shù)運(yùn)氣好的之外，但大多效果寥寥，這是為何？

      經(jīng)驗(yàn)豐富的營(yíng)銷人員都知道“了解客戶”和“客戶細(xì)分”的重要性。營(yíng)銷人員不僅要著眼于創(chuàng)造更多的訪問(wèn)量和點(diǎn)擊量以提高客戶獲取，還必須遵循從提高點(diǎn)擊率（CTR）轉(zhuǎn)變?yōu)樘岣弑Ａ?，忠誠(chéng)度并建立客戶關(guān)系的新范式。與其將整個(gè)客戶群作為一個(gè)整體進(jìn)行分析，不如將其劃分為同類群體，了解每個(gè)群體的特征，并使他們參與相關(guān)的活動(dòng)，而不是僅根據(jù)客戶年齡或地理位置進(jìn)行客戶細(xì)分。而RFM分析是市場(chǎng)營(yíng)銷人員分析客戶行為的最流行、最簡(jiǎn)單、最有效的客戶細(xì)分方法之一。

針對(duì)RFM分層用戶制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略:

      • 重要價(jià)值客戶是您的最佳客戶，他們是那些最新購(gòu)買，最常購(gòu)買，并且花費(fèi)最多的消費(fèi)者。提供VIP服務(wù)和個(gè)性化服務(wù)，獎(jiǎng)勵(lì)這些客戶，他們可以成為新產(chǎn)品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。

      • 重要發(fā)展客戶：近期客戶，消費(fèi)金額高，但平均頻率不太高，忠誠(chéng)度不高。提供會(huì)員或忠誠(chéng)度計(jì)劃或推薦相關(guān)產(chǎn)品以實(shí)現(xiàn)向上銷售并幫助他們成為您的忠實(shí)擁護(hù)者和高價(jià)值客戶。

      • 重要保持客戶：經(jīng)常購(gòu)買、花費(fèi)巨大，但最近沒(méi)有購(gòu)買的客戶。向他們發(fā)送個(gè)性化的重新激活活動(dòng)以重新連接，并提供續(xù)訂和有用的產(chǎn)品以鼓勵(lì)再次購(gòu)買。

      • 重要挽回客戶：曾經(jīng)光顧，消費(fèi)金額大，購(gòu)買頻率低，但最近沒(méi)有光顧的顧客。設(shè)計(jì)召回策略，通過(guò)相關(guān)的促銷活動(dòng)或續(xù)訂帶回他們，并進(jìn)行調(diào)查以找出問(wèn)題所在，避免將其輸給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

      •一般價(jià)值客戶：最近購(gòu)買，消費(fèi)頻次高但消費(fèi)金額低的客戶，需要努力提高其客單價(jià)，提供產(chǎn)品優(yōu)惠以吸引他們。

      • 一般發(fā)展客戶：最近購(gòu)買，但消費(fèi)金額和頻次都不高的客戶。可提供免費(fèi)試用以提高客戶興趣，提高其對(duì)品牌的滿意度。

      • 一般保持客戶：很久未購(gòu)買，消費(fèi)頻次雖高但金額不高的客戶?？梢蕴峁┓e分制，各種優(yōu)惠和打折服務(wù)，改變宣傳方向和策略與他們重新聯(lián)系，而采用公平對(duì)待方式是最佳。

      • 一般挽留客戶：RFM值都很低的客戶。針對(duì)這類客戶可以對(duì)其減少營(yíng)銷和服務(wù)預(yù)算或直接放棄。

      此外，目前的RFM分析中，一般給與M值更高的權(quán)重，如果一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶占據(jù)多數(shù)，說(shuō)明公司的用戶結(jié)構(gòu)不是很合理，需要盡快采取措施進(jìn)行優(yōu)化。

三、如何分析RFM模型才能最有效，才能真正起到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的作用？

舉一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)餐飲的例子~來(lái)證明如何分析RFM模型：

如何通過(guò)外賣訂單數(shù)據(jù)，分析用戶的基本屬性；

用戶的訂單上都有訂餐地址，通過(guò)對(duì)于訂餐地址的統(tǒng)計(jì)，我們可以查詢到不同條件組合下的用戶分布，甚至能知道喜歡某道菜的用戶都在哪里。類似的用戶數(shù)據(jù)挖掘，還可以根據(jù)復(fù)購(gòu)構(gòu)成、復(fù)購(gòu)用戶跨平臺(tái)使用情況、性別組成做更精細(xì)化的分析。值得注意的是，數(shù)據(jù)平臺(tái)間的差異還是蠻大的，有利于針對(duì)不同平臺(tái)做出不同的營(yíng)銷策略。

上面這些最基本的用戶屬性對(duì)于精細(xì)化運(yùn)營(yíng)還是不夠的。 因?yàn)檫@些信息無(wú)法幫助你解決下面四個(gè)問(wèn)題——

1.誰(shuí)是我的重要價(jià)值客戶，他們都有什么特點(diǎn)？

2.誰(shuí)是我需要重點(diǎn)保持聯(lián)系的客戶，他們都有什么特點(diǎn)？

3.誰(shuí)是我的重要發(fā)展客戶，他們都有什么特點(diǎn)？

4.誰(shuí)是我的重要挽留客戶，他們都有什么特點(diǎn)？

2.如何通過(guò)RFM模型，為用戶分群，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)

　RFM模型是一個(gè)被廣泛使用的客戶關(guān)系分析模型，主要以用戶行為來(lái)區(qū)分客戶，RFM分別是：

R = Recency 最近一次消費(fèi)

F = Frequency 消費(fèi)頻率

M = Monetary 消費(fèi)金額

需要詳細(xì)了解以上三個(gè)指標(biāo)定義的，百度會(huì)將維度再細(xì)分出5份，這樣就能夠細(xì)分出5x5x5=125類用戶，再根據(jù)每類用戶精準(zhǔn)營(yíng)銷……顯然125類用戶已超出普通人腦的計(jì)算范疇了，更別說(shuō)針對(duì)125類用戶量體定制營(yíng)銷策略。實(shí)際運(yùn)用上，我們只需要把每個(gè)唯獨(dú)做一次兩分即可，這樣在3個(gè)維度上我們依然得到了8組用戶。

重要價(jià)值客戶（111）：最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高，必須是VIP??！

重要保持客戶（011）：最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)，但消費(fèi)頻次和金額都很高，說(shuō)明這是個(gè)一段時(shí)間沒(méi)來(lái)的忠實(shí)客戶，我們需要主動(dòng)和他保持聯(lián)系。

重要發(fā)展客戶（101）：最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額高，但頻次不高，忠誠(chéng)度不高，很有潛力的用戶，必須重點(diǎn)發(fā)展。

重要挽留客戶（001）：最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次不高，但消費(fèi)金額高的用戶，可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶，應(yīng)當(dāng)基于挽留措施。

3.如何在BDP個(gè)人版上建立RFM模型，幫助用戶分群

這時(shí)候可能會(huì)有朋友問(wèn)了，天啦，你這個(gè)三維模型，我沒(méi)辦法用BDP來(lái)建表格了。所以我們需要做的是將三維模型二維化，我們將R域切一塊出來(lái)（即在近30天有復(fù)購(gòu)的用戶中做分析），壓扁了就會(huì)看到。

上方的表示或許還是太學(xué)術(shù)了，簡(jiǎn)單的說(shuō)

第一步：先挑出來(lái)近1個(gè)月的復(fù)購(gòu)用戶。

第二步：近1個(gè)月內(nèi)復(fù)購(gòu)用戶的平均實(shí)付金額做縱軸。

第三步：近1個(gè)月內(nèi)復(fù)購(gòu)用戶的購(gòu)買次做橫軸，生成表格。

第四步，你需要自己在這個(gè)表格上劃紅線。

橫著的紅線，代表著你認(rèn)為來(lái)吃飯的客人平均每餐該花多少錢，我這里設(shè)定的值是25元，叫外賣25都沒(méi)付到，對(duì)我而言是低消費(fèi)金額（低M）用戶。

豎著的紅線，代表著你認(rèn)為復(fù)購(gòu)多少次的客人，是你的高頻用戶。外賣點(diǎn)餐流動(dòng)率很大，一個(gè)用戶每個(gè)月能在一家店點(diǎn)三次以上的菜，對(duì)我而言即是高頻。

這樣，BDP個(gè)人版上的RFM模型就建立好了。這個(gè)RFM模型在實(shí)操時(shí)有什么用呢？舉個(gè)例子

比如對(duì)圈用戶群發(fā)短信轉(zhuǎn)化只有不到1%時(shí)，你可以用RFM做個(gè)分析，只選取R值高的用戶(最近2周到最近一個(gè)月內(nèi)消費(fèi)的用戶），轉(zhuǎn)化率可以由1%提升到10%。

這也意味著，以往6元/訂單將下降到0.6元/訂單。掌柜們是愿意花600元給10000個(gè)用戶發(fā)短信，得到100個(gè)訂單，還是愿意花48元給800人發(fā)短信得到80個(gè)訂單，相信大家一定會(huì)選后者。

而整體的RFM區(qū)分，則能夠幫掌柜們針對(duì)不同的用戶發(fā)不同的短信，短信的開(kāi)頭是用“好久不見(jiàn)”、還是用“恭喜你成為VIP”，就得看時(shí)重要保持客戶還是重要價(jià)值用戶了。只有能區(qū)分用戶，才能走向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

四、用RFM模型劃分用戶等級(jí)

如何對(duì)用戶進(jìn)行等級(jí)分層，我們需要了解一個(gè)最常用的客戶分類模型，那就是RFM模型。

RFM模型是在客戶關(guān)系管理（CRM）分析模式中最受關(guān)注和應(yīng)用的模型之一。它主要通過(guò)最近一次消費(fèi)（recency）、消費(fèi)頻率（frequency）、消費(fèi)金額（monetary）這三個(gè)維度的用戶行為來(lái)對(duì)用戶進(jìn)行分層。RFM分別是這三個(gè)英文單詞的首字母縮寫。通過(guò)這一模型，企業(yè)可以動(dòng)態(tài)地掌握用戶對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值，甚至預(yù)測(cè)客戶的終身價(jià)值。

R（recency）指最近的消費(fèi)時(shí)間。最近一次消費(fèi)時(shí)間越近，說(shuō)明這個(gè)用戶近期是活躍的，對(duì)企業(yè)是有印象的。最近一次消費(fèi)距當(dāng)下時(shí)間越久，就越說(shuō)明這個(gè)用戶可能沉睡或流失了，需要企業(yè)通過(guò)客戶關(guān)懷、營(yíng)銷活動(dòng)去觸達(dá)他，想辦法將他再次激活，盡量挽回這個(gè)用戶。

F（frequency）指消費(fèi)頻率。消費(fèi)頻率越高，消費(fèi)也越活躍，代表用戶對(duì)企業(yè)或品牌越認(rèn)可，對(duì)企業(yè)貢獻(xiàn)的銷售價(jià)值越大。反之，消費(fèi)頻率低，甚至用戶只來(lái)了一次后就再也沒(méi)來(lái)，說(shuō)明用戶不活躍，相應(yīng)的貢獻(xiàn)價(jià)值也就少了。這時(shí)候企業(yè)就需要進(jìn)行反思，他到底是不是企業(yè)的真正目標(biāo)用戶，是不是“薅羊毛”的用戶，又或者是不是企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)有問(wèn)題，傷害到了他?？傊?，企業(yè)需要針對(duì)消費(fèi)頻率這一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，找到原因，并想辦法解決。

M（monetary）指一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額。消費(fèi)金額高，既說(shuō)明用戶對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的需求大，也能反映用戶的消費(fèi)能力，同時(shí)還說(shuō)明對(duì)企業(yè)和品牌的認(rèn)可。在一段時(shí)間內(nèi)，消費(fèi)金額跟消費(fèi)頻率呈正相關(guān)，消費(fèi)頻率越高，累計(jì)的消費(fèi)金額也會(huì)越高。

企業(yè)通過(guò)這三個(gè)維度合理評(píng)估用戶的長(zhǎng)期價(jià)值，把用戶分為不同的等級(jí)，并對(duì)不同等級(jí)的用戶投入不同的資源和時(shí)間來(lái)維護(hù)，這樣就能讓公司的資源效果實(shí)現(xiàn)最大化。

過(guò)去，互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有如此發(fā)達(dá)，傳統(tǒng)企業(yè)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，企業(yè)很難抓取用戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，沒(méi)辦法實(shí)時(shí)掌握用戶動(dòng)態(tài)、群體畫(huà)像，很難做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理。而現(xiàn)在，無(wú)論是投廣告、做活動(dòng)，還是依靠微信、社群、小程序、App，都能實(shí)時(shí)獲得大量數(shù)據(jù)，并且有了成熟的CRM軟件之后，企業(yè)能夠輕松地對(duì)用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而做出正確的決策。

在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以將RFM這三個(gè)維度，每個(gè)維度一分為二，大寫字母代表高，小寫字母代表低。這樣一來(lái)就得到8組用戶分類。

重要價(jià)值客戶：最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高，他們是企業(yè)的VIP客戶。

重要發(fā)展客戶：最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額高，但頻次不高，忠誠(chéng)度不高。他們是很有消費(fèi)潛力的用戶，需要重點(diǎn)發(fā)展。

重要保持客戶：最近一次消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)，但曾經(jīng)一段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)頻次和金額都很高，說(shuō)明他過(guò)去是個(gè)忠誠(chéng)客戶，企業(yè)需要主動(dòng)和他聯(lián)系，嘗試激活。

重要挽留客戶：最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次不高，但消費(fèi)金額高，這些可能是將要流失或者已經(jīng)流失的用戶，企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取挽留措施。

后面的一般價(jià)值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶相比前面四組的重要性會(huì)低一些。在實(shí)際成交客戶中，如果對(duì)這8組客戶維度進(jìn)行簡(jiǎn)化分類，我們可以把他們分為A、B、C三個(gè)等級(jí)。這樣，企業(yè)員工在維護(hù)時(shí)會(huì)更好地理解、操作。

總而言之，企業(yè)在人格上對(duì)用戶要一視同仁，尊重用戶，友善相待，但是在商業(yè)服務(wù)上則要區(qū)別對(duì)待。企業(yè)不要試圖給所有用戶一樣的服務(wù)，而是要將更高級(jí)的服務(wù)提供給那些更認(rèn)可企業(yè)、能帶來(lái)更高價(jià)值的用戶。

以上就是關(guān)于舉例說(shuō)明RFM模型的運(yùn)用相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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