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如何通過RFM模型做用戶分層,進行精細化運營?

2019-06-02

如何通過RFM模型做用戶分層,進行精細化運營?

諸葛君
2019-06-02
當用戶量是幾十萬,上百萬的時候,針對不同的用戶該如何去做管理呢
鳥哥筆記,用戶運營,諸葛君,用戶研究,用戶分層,用戶運營

說到用戶運營,大家或許會說用戶畫像,用戶分層,社群運營,粉絲運營等一系列的名詞,在日常工作中你可能也做過用戶分層方面的實踐,比如運營社群,當用戶量只有幾百的時候,我建幾個群,每天發發消息,做用戶管理,當用戶量到幾萬的時候,建上百個群去做用戶管理,還會分為核心群,普通群,會員群等等,這些都是用戶分層運營的實踐。

可是當用戶量是幾十萬,上百萬的時候呢,你發個活動,針對不同的用戶該如何去做管理呢,簡單的用戶分層顯然不能滿足需要,這對于社群,小程序,APP都是如此,必須系統地去思考根據你的產品需求,確定你的用戶分層模型是什么?

本文就為大家來分享如何通過RFM模型做用戶分層管理,進行精細化運營,提升運營指標增長。

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何為RFM模型

首先,我們先來了解下什么是RFM模型,三個字母的含義如下:

R:最近一次消費(recency),代表用戶距離最后一次消費的時間,最近一次消費的時間距今越短,對我們來說該用戶更有價值,也能更有效的觸達該用戶。

F:消費頻次(frequency),用戶在一段時間內,在產品內的消費頻次。

M:消費金額(monetary),用戶消費的金額,代表用戶的價值貢獻。

通過這三個指標的高低排序組合,我們就可對我們的用戶進行分層,在做好用戶分層后進行精細化運營,針對不同的用戶制定不同的運營策略,想必大家也會經常點外賣,當打開美團外賣或者餓了么的時候,會受到優惠券的推送,和身邊的朋友細心對比后,就會發現,每個人收到的優惠券是不一樣的額度,這就是用戶分層的一個應用,當然他們所做的用戶分層更為復雜,但底層的原理都是相同的。

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RFM模型在不同領域的應用

需要說明的是RFM模型的三個變量在不同的產品和領域可做不同的定義,并不局限于消費類的產品,比如在做社區的產品那里,可以這么去定義:

R:最后一次發帖時間;

F:發帖次數;

M:評論數

如果不是在社區,而是在別的產品呢,也可以根據自己產品的需要去定義指標的具體內容,比如可以這么去定義:

R:最后一次登錄時間,最后一次瀏覽時間,最后一次點擊時間,最后一次閱讀時間等;

F:發帖次數,登錄頻率,評論次數等;

M:評論數,點贊數,點擊數等;

在具體的應用中可以改變指標定義的內容,根據業務需要定義你的核心指標,比如下面我將以某外賣平臺為例,定義最近一次消費時間,消費頻次,消費金額,三個維度為大家講解用戶分層和應該采用的運營策略。

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以某外賣平臺為例,如何利用RFM模型做用戶分層?

回到剛才那個話題,大家可能會經常點外賣,當打開美團外賣或者餓了么的時候,會受到優惠券的推送,優惠券的力度是不一樣的,這是他們做的精細化運營。

那么假如讓你去做一個外賣平臺用戶分層的話,你會如何去做呢,諸葛君將通過RFM模型,從最近一次消費時間,消費頻次,消費金額三個維度為大家實例講解用戶分層的方法。

我們先來分析外賣中這三個指標分別代表用戶的哪些特征,最近一次消費時間:代表了該用戶已經多久沒使用我們的產品,時間越久觸達越難;消費頻次:代表了該用戶在我們平臺上購買的次數,背后是用戶忠誠度的體現;消費金額,代表了這個用戶在我們平臺上的花費,背后是消費能力的體現。

根據這三個維度的指標,我做了下面這個表格:

鳥哥筆記,用戶運營,諸葛君,用戶研究,用戶分層,用戶運營


從中我們可以看到,通過對最近一次消費時間,消費頻次,消費金額三個指標的高低排序,建立起用戶價值分層,根據用戶價值的高低再采用不同的運營策略,進行精細化運營,達到我們的運營目標。

上述RFM模型的分享和某外賣平臺的舉例是讓大家去深刻理解用RFM模型做用戶分層的方法,在具體的工作實踐中應用起來,需要重視的是RFM模型有兩個需要注意的方面:核心指標的定義和時間節點的選取,相信大家在實踐中會有更清楚的思考。

說到用戶運營,大家或許會說用戶畫像,用戶分層,社群運營,粉絲運營等一系列的名詞,在日常工作中你可能也做過用戶分層方面的實踐,比如運營社群,當用戶量只有幾百的時候,我建幾個群,每天發發消息,做用戶管理,當用戶量到幾萬的時候,建上百個群去做用戶管理,還會分為核心群,普通群,會員群等等,這些都是用戶分層運營的實踐。

可是當用戶量是幾十萬,上百萬的時候呢,你發個活動,針對不同的用戶該如何去做管理呢,簡單的用戶分層顯然不能滿足需要,這對于社群,小程序,APP都是如此,必須系統地去思考根據你的產品需求,確定你的用戶分層模型是什么?

本文就為大家來分享如何通過RFM模型做用戶分層管理,進行精細化運營,提升運營指標增長。

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何為RFM模型

首先,我們先來了解下什么是RFM模型,三個字母的含義如下:

R:最近一次消費(recency),代表用戶距離最后一次消費的時間,最近一次消費的時間距今越短,對我們來說該用戶更有價值,也能更有效的觸達該用戶。

F:消費頻次(frequency),用戶在一段時間內,在產品內的消費頻次。

M:消費金額(monetary),用戶消費的金額,代表用戶的價值貢獻。

通過這三個指標的高低排序組合,我們就可對我們的用戶進行分層,在做好用戶分層后進行精細化運營,針對不同的用戶制定不同的運營策略,想必大家也會經常點外賣,當打開美團外賣或者餓了么的時候,會受到優惠券的推送,和身邊的朋友細心對比后,就會發現,每個人收到的優惠券是不一樣的額度,這就是用戶分層的一個應用,當然他們所做的用戶分層更為復雜,但底層的原理都是相同的。

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RFM模型在不同領域的應用

需要說明的是RFM模型的三個變量在不同的產品和領域可做不同的定義,并不局限于消費類的產品,比如在做社區的產品那里,可以這么去定義:

R:最后一次發帖時間;

F:發帖次數;

M:評論數

如果不是在社區,而是在別的產品呢,也可以根據自己產品的需要去定義指標的具體內容,比如可以這么去定義:

R:最后一次登錄時間,最后一次瀏覽時間,最后一次點擊時間,最后一次閱讀時間等;

F:發帖次數,登錄頻率,評論次數等;

M:評論數,點贊數,點擊數等;

在具體的應用中可以改變指標定義的內容,根據業務需要定義你的核心指標,比如下面我將以某外賣平臺為例,定義最近一次消費時間,消費頻次,消費金額,三個維度為大家講解用戶分層和應該采用的運營策略。

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回到剛才那個話題,大家可能會經常點外賣,當打開美團外賣或者餓了么的時候,會受到優惠券的推送,優惠券的力度是不一樣的,這是他們做的精細化運營。

那么假如讓你去做一個外賣平臺用戶分層的話,你會如何去做呢,諸葛君將通過RFM模型,從最近一次消費時間,消費頻次,消費金額三個維度為大家實例講解用戶分層的方法。

我們先來分析外賣中這三個指標分別代表用戶的哪些特征,最近一次消費時間:代表了該用戶已經多久沒使用我們的產品,時間越久觸達越難;消費頻次:代表了該用戶在我們平臺上購買的次數,背后是用戶忠誠度的體現;消費金額,代表了這個用戶在我們平臺上的花費,背后是消費能力的體現。

根據這三個維度的指標,我做了下面這個表格:

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從中我們可以看到,通過對最近一次消費時間,消費頻次,消費金額三個指標的高低排序,建立起用戶價值分層,根據用戶價值的高低再采用不同的運營策略,進行精細化運營,達到我們的運營目標。

上述RFM模型的分享和某外賣平臺的舉例是讓大家去深刻理解用RFM模型做用戶分層的方法,在具體的工作實踐中應用起來,需要重視的是RFM模型有兩個需要注意的方面:核心指標的定義和時間節點的選取,相信大家在實踐中會有更清楚的思考。

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