RFM模型将用户分为几类

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于RFM模型将用户分为几类的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据分析方法3—RFM分析模型

• 2、不会RFM模型分析？这篇应用实例拿走不谢

• 3、rfm模型的三个指标是什么?

• 4、用户价值分层——基于RFM模型的研究分析

一、数据分析方法3—RFM分析模型

        对于一个新上线产品的前期运营，我们一般的做法都是做活动、上新品、蹭热点、做营销、不断地去拓展新的客户。但是这种做法收效却不容乐观，真正获取的用户没有几个，最终都便宜了羊毛党。其实客户在不同阶段的需求是不一样的，有的客户图便宜，有的客户看新品，有的客户重服务。所以我们想要运营好一个产品，就需要对客户精细化运营。

     精细化运营最经典的用户分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用户价值和用户创新能力的经典工具，主要是由用户最近一次购买时间、消费频次、消费金额组成。

        RFM模型是衡量客户价值和客户潜在价值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率），Monetary（消费金额）组合而成，此模型对于运营、销售、财务、市场来说都比较重要。

R值（Recency）： 最近一次消费

        表示用户最近一次消费距离现在的时间，消费时间越近的客户价值越大，1年前消费过的用户肯定没有1月前消费过的用户价值大，是衡量用户价值的一个指标。

        基于R值的大小，可以看出上表中的客户2是最有价值的，客户3是最没有价值的，但是如果就此说明客户2是最有价值，而客户3是没有价值的是不成立的，对于客户价值我们不能仅看R值，还需要考虑F值和M值。这里我们只举出4个客户为例，但在真实的客户场景中，我们可以把客户按照周、月、季、年等维度的占比详细来观察出R的趋势变化。

F值（Frequency）： 消费频率

        消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，其价值比偶尔来一次的客户价值大

        基于F值的大小，可以看出客户4的价值最大，客户1的价值最小，但是如果考虑R值和M值就不能这样认为。其实客户对于产品的复购的核心因素是类目。有的类目产品复购率高（食品类）主要是食品属于易耗品，消耗周期短，购买的频率高，相对容易产生重复性购买。而有的类目产品复购率低（家电类），消耗周期长，购买频次低。建议在对F值进行统计时对于不同的类目要有相应的统计周期。

M值（Monetary）： 消费金额

消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者对于企业的价值。

        基于M值的大小，可以看出客户4的价值最高，客户1的价值最低，M值同上面的R值、F值类似，单一的值并不能说明客户的好坏，三者结合才能更好地精细化用户，对购买产品的用户合理的分隔，采用不同的机制去运营。

RFM模型的主观细分

        根据RFM模型值得大小对客户进行细分，如下表所示，将客户分为了8部分去运营，对于不同的细分人群采取不同的运营策略，在实际的应用场景中，店铺可以根据自己店铺的实际情况来细分人群，购买人群多的就分多个人群，购买人群少的就少分几个人群，具体的情况根据店铺来定。

RFM模型的量化细分

        上面的模型细分主要是根据RFM值的大小进行模糊的细分，而如果想要更细地对人群进行划分，就需要对RFM进行量化处理，一般采用的方式有

1、根据经验定义权重

RFM值=a*R值+b*F值+c*M值

对于其中的权重a,b,c则需要经验丰富的业务人员来判断

2、归一化处理

将RFM的值进行归一化处理，公式为

RFM值=R1值+F1值+M1值

上面的R1,F1,M1都是归一化处理过后的值

3、AHP层次分析得出权重值

RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值

a1,a2,a3的值是AHP层次分析得出的权向量值

具体参考链接

最终按照得出值的大小进行人群细分，得出不同的人群

二、不会RFM模型分析？这篇应用实例拿走不谢

相信多数的数据分析人员与我一样，刚开始接触数据分析工具时，经常不知该从何下手，分析数据也是胡乱分析一通，往往分析不到想要的结果。同样的数据在专业数据分析师的手里是宝藏，怎么到了自己手中便成了一堆废铁，为什么呢？是我们分析的知识存储不够吗？虽然有部分原因是可能是因为不懂分析模型原理，但也许更多的原因是我们不懂该如何利用工具将各种模型法则运用到分析决策当中去。

打个比方，在客户管理方面，企业想分析哪些客户更重要，时常会通过帕累托模型做分析；想判断哪些客户最有价值，时常会运用到RFM分析模型等等一样。明明分析模型相关的知识都了解，却因为不会用工具实现分析，一切都只是徒劳。接下来我便简单为大家分享关于RFM模型在数林BI中的应用，不会用工具也无需担心，直接参考模板就对了！

一、 关于RFM模型解释

RFM模型由三个维度R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）组成。

近度R： 表示客户最近交易距离当前天数，本文可以简单理解为客户的最近交易日期与数据采集日期的距离，R越大表示客户许久未交易，反之，表示客户不久前刚交易过。

频度F： 可简单理解为客户在某段时间内交易的频次，F越大表示客户在某段时间内交易越频繁，越小，表示客户交易频次越少。

额度M ：表示客户在某段时间内的消费金额，本文可简单理解为客户在某段时间内的平均消费金额。M越大表示客户在某段时间内成交的金额越大，反之越小。

二、 利用 RFM模型 划分销售客户群体

通过RFM模型可将销售客户群体划分为不同级别类型客户，如下图所示：

三、 RFM模型的应用

如上图所示，这是用数林BI工具从金蝶进销存系统中直接取数，按照特定的要求做出的RFM模型的简单应用，将企业的销售客户划分出来。用户可通过此模型可直观了解到客户处于哪个层级上，比如哪些客户是重要价值客户，哪些仅仅只是一般价值客户等等，并针对划分的类型采取不同的运营措施，例如，重要价值客户是公司的优质客户需要重点保持；而对于公司贡献不大的一般挽留客户，可询问原因，但不必太重点关注，保持一般互动即可......通过不同的营销策略管理客户，可在一定程度上为企业减少不必要的资源浪费。

当然，企业可结合其他的图表对销售客户进行分析，如下图所示：

上图是数林BI中建立的一个关于销售客户可视化的BI分析模型，用户可以借此模板掌握公司不同类型客户的情况，从而判断销售客户的价值，并有针对的采取不同的运营举措。

同样，用户将RFM模型结合客户黏性分析，从销售额、单价、品类、笔数等角度分析哪些客户流失了，从而及时找寻可能的流失原因，这对企业的发展有重大意义。

三、rfm模型的三个指标是什么?

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：

1、最近一次消费

最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。

历史显示，如果能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至3个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于3至6个月的顾客。

2、消费频率

消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

分类：

根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder)，如购买一次的客户为新客户，购买两次的客户为潜力客户，购买三次的客户为老客户，购买四次的客户为成熟客户，购买五次及以上则为忠实客户。

其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想象成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。

3、消费金额

消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。

它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍，占公司所有营业额的40%以上。如看累计百分比的那一栏，我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%；而有60%的客户占营业额的90%以上。

最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费，表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元，而最差的10%仅有18美元 。

应用意义

RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

在RFM模式中，R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等；

它也适合在一个企业内只有少数耐久商品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。

RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。

根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

四、用户价值分层——基于RFM模型的研究分析

• R（Recency）：消费间隔，最近一次距离上次消费的时间间隔

• F（Frequency）：消费频次，一段时间（1个月/1年...）内的消费总次数

• M（Monetary）：消费金额，一段时间（1个月/1年...）内的消费总金额

      RFM模型是用户价值研究中的经典模型，基于近度（Recency），频度（Frequency）和额度（Monetory）这3个指标对用户进行聚类，找出具有潜在价值的用户, 从而辅助商业决策，提高营销效率。RFM作为一种数据驱动的客户细分技术，可帮助营销人员做出更明智的战略性决策，使营销人员能够快速识别用户并将其细分为同类群体，并针对性制定个性化的营销策略，提高用户的参与度和留存率。

      RFM建模所需要的数据源是相对简单的，只用到了购买记录中的时间和金额这两个字段。我们基于交易数据中用户的最后一次的购买时间，购买的次数以和频率，以及平均/总消费额对每个用户计算了三个维度的标准分。然后我们对于三个维度赋予了不同的权重，再基于加权后的分值应用K-Means进行聚类，根据每种人群三个维度与平均值之间的高低关系，确定哪些是需要保持用户，哪些是需要挽留的用户，哪些是需要发展的用户等。在将这些客户圈出之后，便可以对不同客户群使用不同针对性地营销策略（引导，唤醒等），提高复购率与转化率。值得注意的是，三个维度的权重制定并没有统一的标准，比较通用的方法是用层次分析法(AHP)，实际场景结合行业以及具体公司的特点进行因地制宜、因人而异的优化。

RFM因素：

• R值越高，顾客的有效期越近，对商家活动的响应越积极

• F值越高，顾客的消费频次越高，对商家的忠诚度就越高

• M值越高，顾客的消费能力越高，对商家贡献度就越高

• 想要提高复购率和留存率，需要时刻警惕R值

RFM分析：

• 谁是您最有价值的客户？

• 导致客户流失率增多的是哪些客户？

• 谁有潜力成为有价值的客户？

• 你的哪些客户可以保留?

• 您哪些客户最有可能对参与度活动做出响应？

• 谁是你不需要关注的无价值客户？

• 针对哪些客户制定哪种发展、保留、挽回策略？

      通过RFM模型，可以帮助营销人员实现客户细分；衡量客户价值和客户利润创收能力；识别优质客户；指定个性化的沟通和营销服务；为更多的营销决策提供有力支持。

数据导入：使用python的pandas.read_csv导入样本数据。

缺失值校验：因数据为生产真实的交易数据，质量相对较高，缺失值较低。

极值校验：第一份样本数据获取的用户订单实付金额，其中会存在优惠或补差支付，同时因就餐人数不一致，产生的的订单消费也会存在较大的差异，造成极致波动、标准差值较大，因此需对金额进行处理，以人均消费额替代订单支付金额，可去掉10元以下、万元以上的交易订单。

获取RFM值：使用 groupby获取RFM值

获取RFM评分值：数据离散，pandas.cut

实验数据RFM分值占比

说明：F、M分布不均匀，极值差异大，经数据探查知晓该商户开通了企业团餐业务，企业会给员工发放补贴，导致员工呈现较高的消费频次，该类用户的消费行为绝大程度依赖于企业，在实际的RFM模型可踢出此类订单，降低此类人群的分值，其次数据中的M值为客户实付金额，该商户支持预定、会餐、大小桌，同一单的消费群体不同，或可使用人均消费总额作为M值。

RFM数据合并，建立R、F、M数据框：pandas+numpy

计算RFM综合分值：权重法

权重值主要赋值方法可分为主观赋权法、客观赋权法，如下：

主观赋权法：主要由专家经验得到权数，然后对指标进行综合评价。是一种结合性方法，易操作，存在一定主观性。常用方法：层次分析法AHP、权值因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项系数法、环比评分法、最小平方法、序关系分析法等。

客观赋权法：依据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的影响关系来综合评价。这是定量研究，无须考虑决策者主观意愿和业务经验，计算方法较为复杂。常用方法：主成分分析、因子分析、熵值法、变异系数法、均方差法、回归分析法等。

因样本数据分布不均匀，故手动赋权重值，去除部分极值。

结论：以近90天的消费活跃来看，用户消费频次集中在1-6次，呈现出极佳的复购率。可以针对消费一次的人群进行特征分析。比如针对人群的流动性，若流动人群占比较大，可进一步推广特色菜吸引客户，若周边人群占比较高，可基于复购人群的特征进行分析，同时平台可提供该类人群近期消费偏好，供商家参考，制定针对性方案。

      了解RFM定义后，将3个指标作为坐标系的XYZ坐标轴，从空间上切割成8类，作为用户的价值分层，如下图：

用户价值分层说明：

上面我们已经计算得到各个用户的RFM分值，接下来要依据分值进行分类。

定义RFM 的分值等级

使用pyecharts绘制玫瑰图：

结论：商家顾客表现出来的忠诚度较高，但新客获取能力较低。但是单纯看分层占比，并没有实际意义，可以基于价值分层与其他特征关联分析进行精准投放。如下图（网络参考图，本期实验并未涉及其他特征）所示：

      用户画像是基于用户信息与行为衍生出来的特征属性，用户的准入信息是用户的主观特征，是一种既定的事实，通过对用户行为的采集、研究，刻画出单个用户的特征。其意义在于基于某一事物对群里特征进行分类，有效的体现事物的合适人群；同时针对群里特征的偏爱、习惯研究，可以刻画出用户的需求，实现精准化营销。

      用户画像的基础成分来源于用户的准入信息（会员注册时的登记信息），更多的特征数据来源于用户的各类行为，而RFM模型便是基于用户消费行为提炼出来的价值指标。通过对各个价值分层的群体特征研究，可以有效提升获客能力以及针对各类人群实现精准化营销。

      市场和运营往往绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销，拓渠道，不断开发客户、做回访维系客户感情，除了少数运气好的之外，但大多效果寥寥，这是为何？

      经验丰富的营销人员都知道“了解客户”和“客户细分”的重要性。营销人员不仅要着眼于创造更多的访问量和点击量以提高客户获取，还必须遵循从提高点击率（CTR）转变为提高保留，忠诚度并建立客户关系的新范式。与其将整个客户群作为一个整体进行分析，不如将其划分为同类群体，了解每个群体的特征，并使他们参与相关的活动，而不是仅根据客户年龄或地理位置进行客户细分。而RFM分析是市场营销人员分析客户行为的最流行、最简单、最有效的客户细分方法之一。

针对RFM分层用户制定相应的营销策略:

      • 重要价值客户是您的最佳客户，他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。提供VIP服务和个性化服务，奖励这些客户，他们可以成为新产品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。

      • 重要发展客户：近期客户，消费金额高，但平均频率不太高，忠诚度不高。提供会员或忠诚度计划或推荐相关产品以实现向上销售并帮助他们成为您的忠实拥护者和高价值客户。

      • 重要保持客户：经常购买、花费巨大，但最近没有购买的客户。向他们发送个性化的重新激活活动以重新连接，并提供续订和有用的产品以鼓励再次购买。

      • 重要挽回客户：曾经光顾，消费金额大，购买频率低，但最近没有光顾的顾客。设计召回策略，通过相关的促销活动或续订带回他们，并进行调查以找出问题所在，避免将其输给竞争对手。

      •一般价值客户：最近购买，消费频次高但消费金额低的客户，需要努力提高其客单价，提供产品优惠以吸引他们。

      • 一般发展客户：最近购买，但消费金额和频次都不高的客户。可提供免费试用以提高客户兴趣，提高其对品牌的满意度。

      • 一般保持客户：很久未购买，消费频次虽高但金额不高的客户。可以提供积分制，各种优惠和打折服务，改变宣传方向和策略与他们重新联系，而采用公平对待方式是最佳。

      • 一般挽留客户：RFM值都很低的客户。针对这类客户可以对其减少营销和服务预算或直接放弃。

      此外，目前的RFM分析中，一般给与M值更高的权重，如果一般挽留客户与一般发展客户占据多数，说明公司的用户结构不是很合理，需要尽快采取措施进行优化。

以上就是关于RFM模型将用户分为几类相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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