用户分层与如何构建RFM模型
2019-11-18 10:13:31 0 举报AI智能生成
用户如何做分层管理？构建RFM模型
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大纲/内容
分类数据处理
1、抓取R、F、M三个维度下的原始数据
2、定义R、F、M评估模型与中值
N：中值可使用中位数或平均数
3、进行数据处理，获取RFM的值
4、参照评估模型与中值，对用户进行分层
5、针对不同层级用户制定运营策略
e.g二八法则
用户分层&如何构建RFM模型
认识RFM模型
R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。
R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。
F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易的次数。
F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。
M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。
M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。
客户价值细分
根据客户活跃程度和交易金额的贡献，建立8个象限三维模型
重要价值客户
R值高
F值高
M值高
重要发展客户
R值低
重要保持客户
F值低
重要挽留客户
一般价值客户
M值低
一般发展客户
一般保持客户
一般挽留客户
在以用户价值来做用户模型当中，其实是有两个方向。一个是基于用户生命周期，也就用户在产品内的成长路径进行的生命周期模型的搭建。另一个就是基于用户关键行为进行搭建。其中RFM模型是最典型的，是衡量用户价值和用户创利能力的一个重要的工具和手段，早被广泛应用在各个行业中了。有很多文章详细介绍RFM模型的，这里我就不细写了，简单带过。
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