数据分析方法论之RFM模型详解
RFM
- RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段；帮助企业判断哪些用户有异动，是否有流失的预兆，从而增加相应的运营措施。
- Recency：最近一次消费，统计用户最近一次消费时点和当前时点的时间差
- Frequency：消费频次，指定时间区间内统计用户的购买次数
- Money：消费金额，指定时间区间内统计用户的消费总金额。
- 根据用户历史行为数据，结合业务理解，实现用户分类，助力用户的精准营销。
实现步骤
- 获取R、F、M三个维度下的原始数据。
- 定义R、F、M的评估模型与分界值
- 进行数据处理，获取根据规则得到的R、F、M的值
- 参照评估模型 对用户进行分层
- 针对不同层级用户指定运营策略
用户分类模型RFM总结
- 结合实际业务选取关键数据指标分析，不局限于 最近一次消费时间、消费频次、消费金额
- 定义R值、F值、M值数据区间分割时，发现明显断档数据可以通过散点图、透视表、占比图等进行判断。
- 对于划分阈值的计算，除了平均值，还有二八法则，对于更加复杂的业务，可以寻求程序员活业务员协助确定。
- 除了选取讲解的3个核心业务指标进行交叉分析，也可以同时分析4个、5个指标，或者只需要分析2个指标。
- 针对不同分层用户的运营策略的指定要结合实际，在制定了运营策略之后，结合公司现有资源和手段开展具体的落地工作。
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