笔者主要分享RFM模式在用户分层精细化运营领域的应用方法和简单的实际案例。尽情享受~
在用户运营领域，有一个词叫RFM。相信很多人都看过，可能觉得比较专业，没有继续深究。或者有些文章涉及python等数据处理方法，所以不鼓励；或者因为这个词与电商息息相关，非电商运营伙伴选择放弃学习。
今天主要分享RFM模型在用户分层精细化运营领域的应用方法和简单的实际案例。
RFM模型属于更高层次的用户价值模型，用户价值模型有两个方向：
一种是建立基于用户生命周期的生命周期模型，即用户在产品中的时间和成长路径。
二是基于用户关键行为的RFM模型的构建。这一次，我们只讨论用户价值模型中的RFM模型。
RFM模式有什么好处？在确定了RFM模式之后，我们就可以决定哪些用户用户运营思维导图在发短信的时候前缀“亲爱的VIP用户”，哪些用户前缀“好久不见”了。还可以帮助企业判断哪些用户发生了变化，是否存在流失的预兆，从而增加相应的运营行动。大有用处，且看下文。
关于RFM的科普可以自己在网上搜，这里就不赘述了。先说三个字母的意思：
代表用户和他们最后一次消费之间的时间的R：最近一次消费（recency）,当然是最近的消费。时间越短越好。这对我们更有用户运营具体工作价值，也更有可能有效地接触到他们。
F：消费频次（fr用户运营主要做什么的equency）,在一定时间内用户在产品上消费的频率，重点在于我们对某段时间的定义。
M：消费金额（moneta用户运营是什么ry）代表用户的价值贡献。
最早把R，F，M定义为每个方向5档，分类5*5*5=125种用户。对于大部分运营用户运营具体工作和产品来用户运营策略有哪些说，太复杂了，就不用知道为什么要分5档的历史问题了。现在我们已经把R，F，M的每个方向定义为：高，低，两个方用户运营主要做什么的向。我们求出R，F，用户运营策略有哪些M的中位数，R=最用户运营和产品运营的区别近一次消费。高于中值就是高，低于中值就是低。这是2*2*2=8个用户分类，如下图所示：
所以，如果我们能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类，我们就可以针对性的制定运营策略。
在设立具体的RFM之前，我想再次强调，RFM模式不仅适用于电子商务，也适用于其他领域。只要找出R、F、M相关的数据字段，定义好，证明用户运营具体工作这些字段是影响当前业务进度的最关键维度：
r:上次登录时间用户运营，上次发帖时间，上次投资时间，上次查看时间。
f:浏览、张贴和评论的数量
m:充值金额，打赏金额，评论数，点赞数。
这些是其他领域R，F，M的定义，要根据实际业务情况来评价。举个例子，你是豆瓣，的运营负责人，发用户运营策略有哪些现过去一周豆瓣的图书版块整体流量下降了10%，而用户运营策略有哪些文学图书类目下的分享帖环比下降了5%。如果要分析原因，可以选择R、F、M对应的字段为：登录号、发文号、互动号。
图书板块整体流量的下降可以理解为该板块活跃度的下降。你可以看看过去一周的登录次数。
文学类的分享帖下降了5%。可以看看过去一用户运营具体工作周的帖子数量。
同用户运营思维导图时流量下降用户运营具体工作，所以我们可以看到用户的互动(评论、收藏等。)下降由于帖子质量用户运营具体工作相对下降，进而导致流用户运营思维导图量下降。
下面是我自己抢的一套1w的导购用户运营的主要工作内容平台。
数据为例，带大家使用最简单的方法，进行这用户运营思维导图套数据中用户RFM模型的搭建，找出这8个类别的用户。RFM模型搭建步骤如用户运营和产品运营的区别下：用户运营和产品运营的区别
- 抓取R、F、M三个维度下的原始数据
- 定义R、F、M的评估模型与中值
- 进行数据处理，获取R、F、M的值
- 参照评估模型与中值，对用户进行分层
- 针对不同层级用户指定运营策略
（1）抓取R、F、M三个维度下的原始数据，我抓取是最近一次消费用户运营的四个方面时间、消费频次、消费金额。上文已经说过，在做各自业务分析时，可以根用户运营策略有哪些据实际情况选取R、F、M的数据字段。下表是1w条数据中的13条进行展示：
（2）我将1w条数据的最近一次消费时间、消费频次、消费金额分别用占比趋势图进行处理，以消费频次为例，如下图：
大家通过图表，可以看出1用户运营的四个方面w条数据中，关于消费频次出用户运营现了几个比较明显的断档，用户运营具体工作分别是：消费1次、消费2-5次、消费6-11次、消费用户运营具体工作12-17次、消费18次以上。所以，我把F值分为5档，F=1用户运营主要做什么的=消费1次，F=2=消费2-5次，F=3=消费6-11次，F=4=12-17次，F=5=18次以上。
同理，用上图用户运营的四个方面的方式，我找出了R值和M值5当分别对应的数据区间。R=1=2天，R=2=3-8天，R=3=9-14天，R=4=15-22天，R=5=23天以上；M=1=用户运营600元，M=2=601-3800元，M=3=3801-6200元，M用户运营=4=6201-10000元，M=5=10001-15000元。
我们得到RFM三个数据指标下的分档用户运营标准：
（R值时反向值，R值越大，用户价值越低；F值时正向值，F越大用户价值越高；M值时正向值，M值越大用户价值越大。用户运营是什么）
（3）计算1w条数据，每条数据下最近一次消费时间、消费频次、消费金额对应的R、F、M值：
上图的计算方式比较简单，我们在excel中写入if语句：
单元格E2用户运营思维导图=if（B2>23,5,if(B2>15,4,if(B2>9,3,if(B2>用户运营的主要工作内容;3,用户运营思维导图2))))）
解释：
- 如果B2大于23，则A1用户对应的R值=5，否则进入下一个if判断；
- 如果B2大于15，用户运营主要做什么的则A1用户对应的R值=4，否则进入下一个if判断；
- 如果B2大于9，则A1用户对应的R值=3，否则进入下一个if判断；
- 如果B2大于3，则A1用户对应的R值=2，否则进用户运营和产品运营的区别入下一个if盘点。
计算F值和M值的方式一样。
（4）计算R、用户运营思维导图F、M的平均值，这一点大家应该都会，直接求和再除以项数。R（ave）=2.9，F（ave）=1.8，M（ave）=2.7
（5）将1w条数据每个用户的R值、F值、M值和平均值进行比较，高于平均值则标记为高，低于平均值则标记为低：
比较高低值，使用一个简单的if语句：
H2=if（E2<2.9，“低”，“用户运营是什么高”），F值和M值计算同理。
（6用户运营策略有哪些）将每个用户的R、F、M值与中值分别进行比较，得出用户所属类别表：
K2=IF(AND(H2=”高”,用户运营的四个方面I2=”高”,J2=”高”),”重要价值用户”, IF(AND(H2=”高”,I2=”低”用户运营具体工作,J2=”高”),”重要发展用户”,IF(AND(H2=”低”,I2=”高”,J2=”高”),”重要保持用户用户运营策略有哪些”, IF(AND(H2=”低”,I2=”低”用户运营的主要工作内容,J2=”高”),”重要挽留用户”,IF(AND(H2=”高”,I2=”高”用户运营策略有哪些,J2=”低”),”一般价值用户”, IF(AND(H2=”高”,I2=”低”,J2=”低”),”一般发展用户”,IF(AND(H2=”低”,I2=”高”,J2=”低”),”一般保持用户”,”一般挽留用户”)))))))
同时，我们点用户运营和产品运营的区别击excel中的“用户运营具体工作条件格式”，将文本中带有“高”字的设置一个绿色，带有“低”字的设置一个“红色”，更方便我们识别。
至此，我们得到了这1w条数据下用户的完整精细化分层，接下来，大家可以根据分层结果做相应的运营策略具体开展执行工作。
（7）根据用户分层结果制定运营策略
制定运营策略既要结合各类用户在产品中的占比，也要结合产品的实际业务逻辑。以此次某导购平台用户分层为例，制定如下策略：
有些小伙伴在制定策略时用户运营策略有哪些，直接甩上来一堆不能称之为策略的“方案”，比如针对“重要发展用户”，我给出的策略是“提升频次”，所有围绕提升频次的手段都可以去尝试，而不是上来就制定比如：发push、发券、打电用户运营的四个方面话等方案，这些都是在策略支撑下的运营手段。策略本身一定是可以延伸和复制的。
除了上述根据用户类别进行运营策略制定，我们还可以分析1w条数据中，R值分布、F值分布、M值分布，基于三个数用户运营的四个方面值的分布以及和中值的比较用户运营的主要工作内容，针对最近一次消费时间、消费频次、消费金额维度下做整体的运营，提升站内用户整体活跃、整体流程、拉动GMV等。
整体用户运营主要做什么的来说，RFM模型不是很难，但是有一些需要注意的点：
- 在抓取原始数据时，一定要结合用户运营的主要工作内容实际业务来选取关键数据指标进行分析，而不是千篇一律的最近一次消费时间、消费频次、消费金额。上文也给过豆瓣用户运营思维导图的案例，在豆瓣案例中，R=登录数、F=发帖数、M=互动数。
- 在定义R值、F值、M值的评估模型进行数据用户运营思维导图区间分隔时，也不是千篇一律的用本文说述的看整体趋势，从而发现明显断档的形式进行，也可以用散点图、透视表、占比图等进行判断。同时用户运营，除了通过数据去发现断档，我们可以基于自己的业务和业内的平均水平进行临界点的发现。比如针对滴滴、易道这样的打车软件，使用频次相对较高的肯定是工作日。所以，如果分析滴滴的业务，F值消费频次的5个分档用户运营的四个方面可用户运营思维导图以基于实际业务，以每5天作为一档，分析近30天内的业务表现。比如F用户运营的主要工作内容=1用户运营的四个方面=5天以内，F=2=6-10天，F=3=11-15天，F=4=1用户运营具体工作6-20天，F=5=21-30天。然后将提取的每个用户运营和产品运营的区别用户的消费频次和这5个档进行比较，确定每个用户的F值
- 对于中值的计算，最简单的是本文所说的平均值计算用户运营的四个方面方式。除了平均值，还有二八法则，20%的用户创造了80%的收益，所以，可以将这个临界点作为每个用户R、F、M比较的对象。对于更加复杂的业务，可以用户运营的四个方面寻求程序员协助，用户运营的四个方面使用户运营主要做什么的用Means聚类算法进行精准取数。
- 除了本文所说选取3个核心业务指标进行交叉分用户运营析用户运营的主要工作内容，有些时候，用户运营是什么我们可能需要同时分析4个、用户运营思维导图5个指标，或者只需要分析2个指标。所以，不需要很死用户运营思维导图板的使用本文的用户运营的主要工作内容计算方法，要灵活变通，这里不再举例。
- 最终还是要回归到运营上来，所以，针对不同分层用户的运营策略的制定要结合实际，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用户运营策略有哪些工作。
对于本文用户运营策略有哪些的内容，建议大家实操尝试。
