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RFM模型在用户分层中的应用587次阅读

RFM模型在用户分层中的应用

一、RFM模型的介绍

1.RFM模型的3个指标

  • R:Recency,最近一次交易时间;

  • F:Frequency,交易频次;

  • M:Monetary,交易金额。

需要了解的是,在不同产品中,R、F、M 可以代表不同的用户关键行为,比如在社区类产品中,可以分别代表:最近一次登录时间、登录次数和登录时长。

2.用户价值类型的划分

RFM模型在用户分层中的应用

如图,该模型通过对每个用户R值、F值、M值高低的评估,将其对应到不同的区间中去,从而将用户划分为8种用户价值类型。

在RFM模型中,用户最近一次交易的时间越近越好,因为这类用户更为敏感,对其进行营销,效果更为显著;而交易频次则是越高越好,因为这说明用户对产品满意度更高,复购意愿更强;交易金额也是越高越好,交易金额高的用户对产品的贡献度更大,属于高价值用户。

二、RFM用户分层的操作步骤

以某在线教育平台为例(案例中的数据均为虚构),下面将通过excel演示具体的操作步骤。

1.获取原始数据

RFM模型在用户分层中的应用

获取用户分层所需要的原始数据,可以请研发的同学帮忙调出“过去某段时间内某类用户的所有订单数据”,订单中只需包括“用户ID”,“订单交易时间”,以及“实付金额”。

这里应沟通清楚,“过去的某段时间”具体是多久,半年?一年?还是其他的什么时间?另外,是需要所有用户的数据,还是只需要某一类特定用户的数据。

2. 对数据进行初步处理

拿到订单数据后,我们需要对其进行初步处理,以算出每位用户对应的“最近一次交易时间差”、“交易频次”和“交易总额”。

首先,运用“now函数”算出当前的时间,再运用“days函数”算出“交易时间差”。

RFM模型在用户分层中的应用

接着,通过“数据透视表”功能,对“交易时间差”取最小值项,复制粘贴“用户ID”整列数据后对其取计数项,对“实付金额”取求和项,从而计算出每位用户“最近一次交易时间差”,“交易频次”以及“交易总额”。

RFM模型在用户分层中的应用

3. 建立评估模型

根据业务特性或数据分布情况来划分数据分布区间,建立评估模型。

1) R值表

这里我们以在线教育为例,参照业务特性,找出关键的时间节点。一般情况下:

  • 新用户注册15天内完成首次购买行为;

  • 一门课程的周期是60天;

  • 用户在180天完成复购行为;

  • 超过365天没有发生购买行为的用户,可视为流失用户。

综上,关键节点分别为“15,60,180,365“,那么我们可以把R值表定义为:

RFM模型在用户分层中的应用

2) F值表

这里我们假设根据数据分布情况进行划分,

RFM模型在用户分层中的应用

如图所示,交易频次(订单数量)为1的用户比例在55% 左右,交易频次为2的用户比例在20%左右。1和2之间出现一个巨大的落差,同样的,2和3之间,5和6之间也出现巨大的落差,而交易频次为3,4,5的用户比例之间差别不大,都在7.5%左右,

综上,我们可以把3~5次交易频次的用户作为一个区间考虑,所以,F值的关键节点为“1、2、3、5、6“,可得F值表:

RFM模型在用户分层中的应用

3) M值表

同样的,根据产品的业务特性或数据分布情况进行区间划分。由于前面已经写过,这里不再赘述,直接定义M值表。

RFM模型在用户分层中的应用

4.定义R值,F值,M值和中值

参照前面所定义的R值、F值和M值表,将每位用户“最近一次交易时间差”、“交易频次”、“交易金额”转换为评估模型的语言。

1) R值、F值、M值

运用“IF函数”,算出每位用户的R值、F值和M值。

  • R值=IF(B3>365,1,IF(B3>180,2,IF(B3>60,3,IF(B3>15,4,5))))

  • F值=IF(C3<2,1,IF(C3<3,2,IF(C3<6,3,4)))

  • M值=IF(D3>1200,1,IF(D3>1000,2,IF(D3>800,3,IF(D3>600,4,5))))

RFM模型在用户分层中的应用

2) 中值

如果没有中值,将无法评估每位用户的R值、F值和M值是高是低(即是处于坐标轴的上方还是下方)。最常见的做法是取平均值和中位数,另外也可以用二八法则进行推算。这里我们以取平均值作为中值为例。

如图,运用“Average函数“,分别算出R、F、M的平均值(即中值)。

RFM模型在用户分层中的应用

5. 对用户进行分层

首先,运用“IF函数”,分别算出每位用户的R值、F值、M值的高低,即每位用户的R值、F值和M值与中值相比,是大还是小。

  • R值的高低=IF(E3>$E$1,”高”,”低”)

  • F值的高低=IF(F3>$F$1,”高”,”低”)

  • M值的高低=IF(G3>$G$1,”高”,”低”)

RFM模型在用户分层中的应用

最后,运用“IF函数”+“And函数”,算出每位用户的用户类型。

用户类型=IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”高”),”重要价值用户”,IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”高”),”重要发展用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”高”),”重要保持用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”低”,J3=”高”),”重要挽留用户”, IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”低”),”一般价值用户”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”低”),”一般发展用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”低”),”一般保持用户” , “一般挽留用户”)))))))

RFM模型在用户分层中的应用

6.制定不同层级的运营策略,执行检验并迭代

RFM模型在用户分层中的应用

对于“重要发展用户”,即购买课程时间较近,购买金额较高,但购买频次较低的用户,他们本身购买意愿和购买能力较高,可以为他们推荐更高阶或与当前课程有关联性的其他课程,提高他们的购买频次。

对于“一般发展用户”,也就是不久前发生购买行为的新用户,可以提供专属福利,并为其设计好后续转化的路径。

对于“重要挽留用户”,即历史交易金额较多,但长时间没有购买的用户,可以对其发放优惠券,刺激他们进行消费。


来源/作者:小鹿的工作日记

题图来自pexels,基于CC0协议。

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