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：
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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；
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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；
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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：
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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；
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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；
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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。
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：
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基础属性：如性别、年龄、地域
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兴趣属性：如媒体偏好、交易行为、消费频率
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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。
（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：
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用户平均消费金额=所有用户消费总金额/消费总次数
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用户平均消费次数=计算所有用户的平均消费次数
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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，是一款非常全能的软件工具。
BoardMix协同白板的主要功能：
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基于云端，使用前无需下载App，打开网页版即可在线使用。
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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。
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拥有计时器、评论互动功能，提高线上会议参与感。
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