用户价值和RFM模型
什么是用户价值?
用户价值就是对公司来说有用的地方,比如有的公司看中用户的消费能力,有的公司则看中用户的忠诚度 。各公司的业务目的不同,用户价值的体现自然也不同。这里主要说一下适用于电商的RFM模型。
什么是RFM模型?
RFM模型根据用户最近一次消费时间R,消费频率F,消费金额M,计算出RFM值,通过RFM这三个维度来评估用户的价值。
R(Recency):最近一次消费。用户距离上一次消费的时间间隔。R值越大,表示用户最近一次消费的时间距离现在越久。R指标反应了用户对品牌的熟悉度和回购频率。
F(Frequency):消费频率。用户在一段时间内的消费次数。F值越大,表示客户在最近一段时间交易次数越多。F指标反应了用户对品牌的忠诚度及购买习惯是否养成。
M(Monetary):消费金额。用户在一段时间内的消费金额。M值越大,表示客户消费能力越大。M指标反应了用户价值和产品认可度。
RFM模型有什么用?
可以根据RFM模型将用户进行细分,并通过RFM这三个维度将用户分成多个类别,以便实现精益化运营。
用户的8个类别:
如何计算RFM值?
R值、F值、M值这三个维度存在量级差距,无法直接通过加减运算来计算出RFM值。计算RFM值有两大类方法:
1,评分方法
方法一:采用5分制为RFM三个维度的值赋予一个评分值。对于F、M变量来讲,值越大代表购买购买频率越高、订单金额越高;但对R来讲,值越小代表离截止时间点越近。然后将三个值拼接到一起,例如RFM得分为312、333、132。
方法二:将RFM三个维度的值进行加权后相加求得一个新的汇总值。
方法三:分别求每个用户的R,F,M与R平均值、F平均值、M平均值的差,将差值>1的数据赋值为‘1’,差值<=1赋值为‘0’。这个过程分别将RFM三个维度的数据分为两种结果(1或者0)。接着将RFM三个值组合拼接,得到8个数值:111、011、101、110、001、010、100、000;再将8个数值赋值为8类标签:'011':'重要保持客户','101':'重要发展客户','001':'重要挽留客户','110':'一般价值客户','010':'一般保持客户','100':'一般发展客户','000':'一般挽留客户'。
2,算法方法
一般用K-means聚类算法将用户进行分组,从而找出最具有价值的用户群。
需要注意的是:1,使用RFM模型的时候应灵活变换,根据不同的需要增改维度。事实上,RFM模型已经在诸多领域产生了不同的变种,如:航空公司在原有RFM模型上加入用户注册时长和平均折扣率,形成LRFMC模型,对客户价值进行分析,从而对不同人群设计相应发展策略;信用卡征信工作中,通过用户历史行为、经济风险特征和收入风险情况三个指标,对用户进行分群,判断用户信用情况。
2,用户的状态是不断变化的,因此RFM值也需要定期更新,结合业务方的需求,一般至少每周更新一次。
参考:http://www.sohu.com/a/307487599_114819
https://zhuanlan.zhihu.com/p/72040924
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