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RFM模型速览

时间:2020-09-15 21:01:17      阅读:27      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:判断   why   使用   记录   优惠券   The   tab   模型   帮助   

RFM模型速览

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what

  • RFM用以下指标帮助我们对用户进行分类,辅助时间精细化运营

  • R,最近一次消费时间

    • R值越小,用户价值越高
  • F,消费频率

    • F值越大,用户价值越高
  • M,消费金额(一段时间内,一般是30天)

    • M值越大,用户价值越高

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why

技术图片

我们将F放在x轴,将R放在y轴(注意,y轴向右表示R的价值越高,即“最近一次消费时间到当前时间”的时间差小),将M放在z轴,因此有(对应罗马数字各个象限)

R(y) F(x) M(z)
1.重要价值用户 时间差小 频率高 总金额多
2.重要发展用户 时间差小 总金额多
3.重要保持用户 总金额多
4.重要挽留用户 频率高 总金额多
5.一般价值用户 时间差小 频率高
6.一般发展用户 时间差小
7.一般保持用户
8.一般挽留用户 频率高

小结一下就是

  • 总金额M决定是重要用户还是一般用户(类比淘票票的会员等级,看电影越多等级越高)
  • 最近一次购物时间R和频率F
    • 价值用户:时间差小且频率高
    • 发展用户:时间差小但频率不高(可能需要推送优惠券,这就涉及到精益化运营)
    • 保持用户:时间差大且频率不高(这类用户可能对产品不感冒,主动转化为更高级用户或者尽可能保持对产品的使用)
    • 挽留用户:时间差大但历史记录中频率高(这类用户具有价值用户的潜力,但可能即将流失或者退化为保持用户,需要提醒用户或者调动积极性)

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how

  1. 选用上述R、F、M对应指标(或者还有衍生指标)计算RFM值
  2. 根据不同行业或业务为RFM指定赋分标准
  3. 计算R、F、M的平均值,这里的平均值就是判断时间差大小,频率高低,总金额多少的标准
  4. 针对不同类型用户提出精益化运营优化方案
  5. 实施优化方案

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RFM模型速览

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原文地址:https://www.cnblogs.com/G-Aurora/p/13599498.html

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