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rfm模型怎么建立
发布时间：2023-04-22 03:37:50
稿源：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于rfm模型怎么建立的问题，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:
一、【分析方法or思维】RFM模型——用户价值分析
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客户的最近一次消费（Recency）、总体消费频率（Fequency）以及消费全额（Monetary）3项指标来描述该客户的价值状况。 RFM代表近度，频率和额度，这些指标表征了客户的一些消费行为和习惯。频率和额度会影响客户的生命周期价值，新近度会影响保留率，而保留率是忠诚度的衡量标准。
RFM是一种客户细分技术，用以帮助营销人员快速识别用户类型及群体分类，并帮助营销人员根据客户细分类型的共性、个性提供一定的营销策略。因而，RFM的最终成果是客户的分类及分类分析。
二、【知识分享】RFM模型与顾客生命周期管理（二）
二. RFM模型的应用
说到应用，主要可拆分为三个步骤：进行客户细分、输出目标客户还有针对性的二次营销。与一般想象不同，并不是细分维度越多越好——我们主要有两个指标来帮助自己选择合适的细分指标：一是店铺规模，而是店铺的商品和顾客结构。比如一个只有百人客户群的店铺，那么其用户画像的丰富性一定不及饿了么的外卖群体；一个只卖母婴产品的垂直网站，其典型的用户画像一定是母亲和幼儿，不论其用户群大小。
这张表格阐述了营销方法、客户细分以及营销策略三者之间的关系。从R值可区分顾客的活跃程度，从F值可以区分顾客的忠诚程度，从M值可以区分顾客的可获利程度。
我们可以根据RFM的综合值给每个用户进行打分（线性？三维立体？），分数越高的顾客对店铺的意义和重要性越大。但不代表分数低的那些组人员需要放弃。相反，我们再次强调的是对于不同的顾客，营销策略要差异化。
CHAPTER THREE 顾客生命周期管理
生命周期，born-grow-flourish-decend-death，有生有亡，这是个必然的过程。顾客也是，每天有新人来，每天也有顾客遗忘你。作为店铺管理者，需要关注的重点是如何有效的划分客户生命周期以及如何针对不同生命周期客户制定有效的营销策略。
上表以店铺售卖商品类目回购周期为维度，划分了生命周期的五个阶段，并标明了客户特征。供大家参考。
CHAPTER FOUR 顾客生命周期营销
结合上一张图的顾客营销策略，这里是一张示例的计划表。
这张图列举了目前市面上可见的维系类活动与营销类活动。
三、RFM模型分析实战
新版本迭代后增加vip歌单功能，用户需购买vip成为会员后方可进行播放行为。因此，主要对vip用户数、付费率进行监控。
自上线以来，付费率无明显提升。想着看下哪些用户适合定向推送vip内容，哪些适合赠送vip以增加粘性，因此有了这次RFM探索性分析模型。
通过RFM模型，探索用户价值，将用户分重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户、重要挽回用户等8个层级进行精细化运营。目的是提高产品付费率。
R：最近一次发起播放的日期（原：最近一次消费到当前的时间间隔）
F：近半年发起播放的总次数（原：固定时间内购买次数）
M：近半年发起播放的总播放时长（原：固定时间内消费总额）
104w条记录，F最大值183，最小值1，还算正常；M最大值730w分钟，均值267分钟，需要清洗；R日期正常。
uid设备id也存在null和不符合规范的情况，也需要清洗。
图上处于波浪趋势，天数越久远波动越小。
柱形图呈长尾分布，说明更多用户近半年仅播放1次就流失了，大于60以外的用户属于高频播放用户，稍后在分箱时尤其注意。播放日期也是同样
这里有个默认的说法：
最近有过播放行为的客户，再次播放几率更高；
播放次数高的客户比播放次数低的客户更有可能再次播放；
播放时长较长的客户更有可能再次播放；
将RFM三个字段以3位分界线，大于等于3值认为是高等级变更为1，小于3认为低等级变更为0
后续补充
事后运营同学针对不同用户有针对性的开展相应的活动：
做RFM模型时，最让我头疼之处在于分箱，因为真实的业务数据中播放时长和播放次数肯定是小占大量，也就是长尾分布，查了很多有关分箱的资料。经过试验发现并不适合等频和等距，于是只能用自定义分箱，这里不确定自定义划分的准确性，如果以后在学到可用的资料，我会及时更新本文。卡方分箱看到一篇好文章，准备试验一下~感谢，听我的碎碎念！！！Peace and love❤️
四、rfm怎么计算
rfm模型是基于客户行为的消费分析模型，它通过客户的最近一次消费时间、客户消费的频率和客户消费的金额来评估客户价值。具体来说，它由以下三个维度组成：
1）R（Recency）：最近一次消费的时间，可以帮助企业分析客户的最新消费行为；
2）F（Frequency）：消费的频率，可以帮助企业发现客户的消费习惯；
3）M（Monetary）：消费的金额，可以帮助企业了解客户的消费能力。
通过计算上述三个维度，可以给每一位客户打分，从而实现对客户价值的分级，以便合理地安排客户营销策略。
以上就是关于rfm模型怎么建立相关问题的回答。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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