如何针对用户精细化运营？——RFM分析方法探秘【好书连载 ... ...

运营同学可能都知道RFM方法，它是如何被用到 精细化运营中的呢？这篇文章提供了清晰的思路和方法。 本文摘自《数据分析思维：分析方法和业务知识》，这本书自上市以来，一直霸占着当当计算机新书榜TOP 3的位置，希望给你带来启发！

01

什么是RFM分析方法

RFM是3个指标的缩写：最近1次消费的时间间隔（ Recency）、消费频率（ Frequency）、消费金额（ Monetary），通过这3个指标对用户分类的方法称为RFM分析方法。

这3个指标针对的业务不同，定义也不同，要根据业务来灵活定义。各指标特征如下：

• 对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。
• 对于消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。
• 对于消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。

把这3个指标按价值从低到高排序，并把这3个指标作为坐标轴，就可以把空间分为8部分，对应下图的8类用户。

把上图里对应不同RFM值的用户，总结到下表里，就得到了用户分类的规则。

02

RFM分析方法有什么用

把用户分为8类后，就可以对不同价值的用户使用不同的运营决策，把公司有限的资源发挥到最大的效果，这就是我们常常听到的 精细化运营。

日常生活中接触到的会员服务就是这方面的经典案例，按会员等级提供不同的服务。

根据企鹅智库《2017中国会员经济数据报告》显示（如下图所示），用户对信用卡、酒店、航空公司的会员体系最满意。

03

如何使用RFM分析方法

前面提到RFM分析方法可以把用户分为8类，具体是如何做到的呢？

第1步：计算R、F、M的值

要得到R、F、M这3个指标，一般需要数据的3个字段：用户ID或者用户名称、消费时间、消费金额。从这3个字段可以计算出R、F、M这3个指标。

第2步：给R、F、M值按价值打分

注意这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。

将R、F、M 3个指标分别按价值从小到大分为1～5分。这个案例里，对于最近1次消费时间间隔（R），大于20天的打1分，10～20天的打2分，5～10天的打3分，3～5天的打4分，3天以内打5分。

把这3个指标的打分规则，整理到下表里。实际业务中，如何定义打分的范围，要根据具体的业务来灵活掌握，没有统一的标准。

根据打分规则，可以对计算出的R、F、M值进行分类，在最后3列填上对应的分值，下表所示。

第3步：计算价值平均值

分别计算出R值打分、F值打分、M值打分这3列的平均值，如下表所示。

第4步：用户分类

在表格里增加3列，分别用于记录R、F、M 这3个值是高于 平均值，还是低于平均值。

如果一行里的R值打分大于平均值，就在R值高低列里记录为“高”，否则记录为“低”。F值、M值也这样比较，最终得到下表里的值。

然后和用户分类表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类别，如下图所示。

总结下前面的内容，用RFM对用户分类的过程如下：

（1）使用原始数据计算出R、F、M值。

（2）给R、F、M值按价值打分，例如按价值从低到高分为1～5分。

（3）计算价值的平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为“低”。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为“高”。

（4）和用户分类规则表比较，得出用户分类。

现在再回过头看前面这个分类图，你就会恍然大悟：坐标轴的中心，可以理解为某个指标价值的 平均值。

用户分类后，如何精细化运营呢？由于不同公司业务不一样，运营策略也不一样。这里举例说明前4类用户供参考：

• 重要价值用户，RFM三个值都很高，要提供VIP服务。
• 重要发展用户，消费频率低，但是其他两个值很高，要想办法提高他的消费频率。
• 重要保持用户，最近消费时间距离现在较远，也就是R值低，但是消费频率和消费金额高。这种用户，是一段时间没来的忠实客户。应该主动和客户保持联系，提高复购率。
• 重要挽留客户，最近消费时间距离现在较远，消费频率低，但消费金额高。这种用户即将流失，要主动联系用户，调查清楚哪里出了问题，并想办法挽回。

这样通过RFM分析方法来分析用户，可以对用户进行 精细化运营，不断将用户转化为 重要价值用户。

数据分析思维：AI时代，人人都需要的通用能力

本文节选、整理自《 数据分析思维：分析方法和业务知识》。

如果你觉得有收获，就动动手指「在看」「转发」吧~