RFM模型怎么做？请收好这份用户精细化运营指南！

作者&投稿：紫屈（若有异议请与网页底部的电邮联系）

~ 如今，用户运营正在从野蛮生长的1.0时代，进入精耕细作的2.0时代。随着市场竞争的日趋激烈，如何将用户从一个整体拆分成特征明显的群体决定了运营的成败，本文将为大家介绍一款经典的用户精细化运营工具——RFM模型，它依托于多维数据的分析方法来直观衡量用户价值及用户分层，可用于提升不同类型的用户在产品中的活跃度、留存率和付费率等指标。

1.什么是RFM模型RFM模型来自美国数据库营销研究所ArthurHughes对用户数据库的长期研究，它是衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段，是一种针对于不同用户群体进行精细化用户分层的运营方法，通过用户数据中的消费（Recency）、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三项指标来衡量用户价值状况，具体含义如下：

R（Rencency）：指用户最近一次消费行为，距离现在有多久了。时间距离越近，价值越大；F（Frequency）：指用户在统计周期内购买的次数，购买次数越多，说明越是熟客，客户价值越高；M(Monetary)：指用户在统计周期内消费的总金额是多少，体现了用户对于企业的收入贡献，消费金额越高，客户价值越大。2.RFM模型的作用RFM模型是一种分析用户价值，将用户进行分层，帮助企业进行营销决策的一种工具，一般的分析型CRM（用户关系管理）工具着重在对于用户贡献度的分析，RFM则强调以用户的行为来区分用户，它可以较为动态地显示用户的全部轮廓，通过多维的数据分析可以较为精确地判断该用户的长期价值的高低，这为今后对用户进行个性化的沟通和服务提供了依据，因此RFM模型的应用，可以帮助营销人员针对不层级次的用户制定不同的营销决策的支持，把主要精力放在最有价值的用户身上从而实现针对性的营销，降低营销成本，同时提高营销效果。

3.基于RFM模型的营销策略RFM模型一般可以用于用户分层的精细化运营服务，我们可以针对R、F、M三个指标维度进行细分，根据不同用户价值分层的维度，能够采取的具体运营策略如下：

消费时间间隔短的用户，因再次购买的几率较高，我们可以采取唤醒或者刺激消费，如赠送打折券等；消费频率高的用户，因其忠诚度相对较高，我们可以规律性地提醒这类客户关于产品的一些优惠信息，如会员服务、会员等级换购；消费金额高的用户，用户价值也越高，我可以提供专属该类用户的优惠价格，采取定制化服务，如定向搭配购、加强换购等促销形式。在BoardMix博思白板绘制RFM模型因此，这三项数据成为了衡量用户价值的底层逻辑和思维方式，每个指标数据的价值都有高低两种情况产生，因此，我们可以以R、F、M为坐标轴的基本线将用户的价值组合划分为8种类型，其中包括：一般保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、重要保持客户、重要发展客户、重要价值客户、重要挽留客户等。

根据上图中的用户分类进行总结，我们可以进一步针对不同价值的用户采取不同的运营决策，通过用户分层价值细分的方法，获取并保留关键性用户，不断将用户转化为重要价值用户，将公司有限的资源发挥到最大的效果。

4.如何在实际中应用RFM模型RFM模型的使用，需要根据不同场景和业务需求来建立，因此给每一个用户进行分层的标准，总结起来一般可以分为以下几步：

（1）划分用户群体

按照企业实际业务情况需求对用户群体进行分类，了解用户的重要行为特征，有助于制定相对应的营销策略，用户属性主要分为以下三类：

基础属性：如性别、年龄、地域兴趣属性：如媒体偏好、交易行为、消费频率自定义属性：基于行业的特征定义的属性在进行用户划分时，可以使用BoardMix内置的【用户画像模板】，对企业的目标客户群体进行有效分析和分类。

【用户画像模板】（2）明确各项指标

确认用户指标信息，在R、F、M三个维度的模型基础上分析用户的消费行为，包括用户名称、消费时间、消费金额。

（3）计算用户的消费指标

通过数据统计，查询并结算每个用户最后一次消费距今的天数、消费次数、平均单次消费金额，通过这些指标的平均值可以作为基准进行分类判断，具体计算方法如下：

用户平均消费金额=所有用户消费总金额/消费总次数用户平均消费次数=计算所有用户的平均消费次数最近一次消费距今平均天数=求所有用户最近一次消费距今的平均天数（4）用户消费指标评价

根据关键指标是否大于客户总体平均值水平进行评价，其中在IF（XXX>客户总体平均值，1，0中），小于总体平均的设为0，大于总体平均的设为1，使得1是保持正向特征，0保持负向特征。

（5）进行用户分类

根据上述用户的特征分析，可以将客户划分为以下类别：

综上所述，RFM方法的核心逻辑是找出影响用户价值高低的关键行为，再进行交叉分析和用户划分，然而不同的平台，对应着不同类型的用户群体，对应的R、F、M的具体意义也就不一样，在实际的应用中，我们要结合自己的实际业务来选取关键数据指标进行分析，协助运营同事更深入地了解用户行为，为其营销策略提供依据，实现数据驱动运营。

因此为了更好地进行RFM模型的用户分层分析，我们可以借助专业、高效的BoardMix白板来实现，BoardMix是一款非常适合团队协作的在线工具，集自由布局、画笔、便签、多媒体呈现、脑图、文档多种创意表达能力于一体。

在团队协作过程中可以为管理者提供诸多帮助，例如制定可视化看板、进行运营转化分析、制作用户画像等，并且团队成员可以通过该白板进行协作，分享各自的任务进程，快速整合团队成员间的想法，突破空间障碍，让交流成果更有效，是一款非常全能的软件工具。

BoardMix博思白板BoardMix协同白板的主要功能：基于云端，使用前无需下载App，打开网页版即可在线使用。支持手绘、多媒体等创意元素，拥有丰富的管理模板，帮助团队监测管理项目活动，明确目标，掌握活动进度。导图不限制节点数量，免费下载高清无水印图片；多方兼容PPT、PDF、Word等主流格式。支持接入腾讯会议、飞书会议、钉钉会议、Zoom、瞩目、企业微信等第三方语音/视频会议软件，异地办公团队可实时沟通。拥有计时器、评论互动功能，提高线上会议参与感。链接式分享，一键共享脑暴文档。内置海量图表模板，适用于各类工作场景，满足高效办公的需求。

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新洲区19256346300： 如何分析RFM模型才能最有效,才能真正起到精细化运营的作用? - ？
代柏消眩： 举一个互联网餐饮的例子~来证明如何分析RFM模型:如何通过外卖订单数据,分析用户的基本属性;用户的订单上都有订餐地址,通过对于订餐地址的统计,我们可以查询到不同条件组合下的用户分布,甚至能知道喜欢某道菜的用户都在哪里...

新洲区19256346300： 如何使用SPSS Modeler进行RFM分析 - ？
代柏消眩： 在软件下方的“源”面板中选择“可变文件”节点,把数据读入到节点中.在软件下方的“源”面板中选择“排序”节点,根据顾客ID进行排序,排序的目的是为加快计算速度.在软件下方的“源”面板中选择“RFM汇总”节点,进行RFM汇总,此处注意,如果要查看汇总结果,要选择一个表节点查看,否则无法运行.在软件下方的“源”面板中选择“RFM分析”节点,运行进行RFM分析,分析的结果是每个顾客的RFM得分.在软件下方的“源”面板中选择“排序”、“样本”节点对顾客的得分进行排序并选择出前n名的顾客ID,筛选的出的顾客为重点顾客,可以作为促销目标用户.

新洲区19256346300： 请高人指点:怎样使用RFM模型? - ？
代柏消眩： RFM 是指 Recency(近期性), Frequency(频率), Monetary(金额).主要是透过分析消费者的 I)消费金额, II)消费频密程度, III)消费的近期性,来评定消费者的重要性.从以把消费者区分成不同的级别,做重点的,针对性的市场推广原则上,消费者的消费金额越大,消费次数越频密,对上一次的消费越近. 消费者的价值越高,对此类消费者进行重点的,针对性的市场推广, 效益越高.

新洲区19256346300： rfm模型在客户细分中有什么作用 - ？
代柏消眩： RFM模型.即:最近一次消费(Recency) 消费频率(Frequency) 消费金额(Monetary) 在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,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.该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况.

新洲区19256346300： RFM模型是用户分类模型中最经典的模型,它主要是根据用户历史行为...？
代柏消眩： 以运营人员的 KPI 进行区分,运营分为:内容运营,用户运营及推广运营;内容运营的职责是依据产品的内容生成机制、消费场景、展现形式、传播方式等属性上去组织内容.内容运营的KPI是内容的数量及质量.数量很容易理解就是内容的数据比如文章数、博客数等.质量就是内容的热度,比如浏览量及停留时间,或者是跳出率、退出率等指标.用户运营的职责是对用户进行运营管理.用户运营的KPI是新用户增长数、用户在一定周期内的活跃比、用户的付费比.推广运营的职责是基于渠道进行推广获取流量.推广运营的KPI是流量的数据跟质量,质量就是转化率.

新洲区19256346300： 聚合分析有什么好用的功能没有?？
代柏消眩： 他们产品介绍里写着:1、聚合分析拥有有专业的电商数据分析模型;2、引用“RFM模型”将老客户进行分类汇总,提高营销行为的有效性3、用户可以在“订单溯源”中可以查看“订单详情”,分析每一笔订单是如何一步步转化来的,可以清晰了解各个流量来源在推动转化方面的作用和价值;4、该系统独创的用户价值分析漏斗,透视用户从入站到下单的层层转化,其中“选购率”、“推车率”等关键指标的提出,是对以往“跳出率”指标的深度优化,同时也可以监测多种推广流量,与GA的网址构建器无缝兼容.希望楼主采纳我的回答,多谢哦~

新洲区19256346300： 如何通过AARRR模型玩转APP运营 - ？
代柏消眩： 用户分级:基于自身产品的用户结构,依据用户行为,将所有产品内的用户按照价值高低进行级别划分.用户分级的目的是为了理清用户生命周期,从而优化分配运营资源、更精准的达成运营目标.更细致的分级我们经常听到的,新用户、老用户、活跃用户、沉默用户就是一种粗放的分级方式.那么有没有细致的呢?有,最广泛应用的就是RFM模型.R是Recency,最近一次消费;F是Frequency,消费频率;M是Monetary,消费金额.根据产品类型的不同,可以调整R、F、M的定义.

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