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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,接下来让我们一起借助BoardMix博思在线白板中的可视化功能,通过图表、文本、绘图等丰富展现方式,帮助我们更好的理解RFM模型的价值体系,以及学会提高不同类型的用户在产品中的活跃度、留存率和付费率的各类运营手段。

1. 什么是RFM模型

RFM模型来自美国数据库营销研究所Arthur Hughes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。

RFM模型营销分析

使用BoardMix白板可轻松绘制RFM模型,马上试试

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。

RFM模型

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。

RFM模型用户价值分层

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。

RFM模型用户画像模板

【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:

RFM模型用户分类

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。

因此为了更好的进行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,是一款非常全能软件工具。

RFM模型工具BoardMix

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。

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