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rfm模型怎么做

發(fā)布時間：2023-04-03 20:29:08 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 144 當前文章關(guān)鍵詞排名出租

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本文目錄:

1、用戶價值分層——基于RFM模型的研究分析
2、如何分析RFM模型才能最有效，才能真正起到精細化運營的作用？
3、淺談RFM模型
4、電子商務行業(yè)大數(shù)據(jù)分析采用的算法及模型有哪些?

rfm模型怎么做

一、用戶價值分層——基于RFM模型的研究分析

• R（Recency）：消費間隔，最近一次距離上次消費的時間間隔

• F（Frequency）：消費頻次，一段時間（1個月/1年...）內(nèi)的消費總次數(shù)

• M（Monetary）：消費金額，一段時間（1個月/1年...）內(nèi)的消費總金額

RFM模型是用戶價值研究中的經(jīng)典模型，基于近度（Recency），頻度（Frequency）和額度（Monetory）這3個指標對用戶進行聚類，找出具有潛在價值的用戶, 從而輔助商業(yè)決策，提高營銷效率。RFM作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶細分技術(shù)，可幫助營銷人員做出更明智的戰(zhàn)略性決策，使營銷人員能夠快速識別用戶并將其細分為同類群體，并針對性制定個性化的營銷策略，提高用戶的參與度和留存率。

RFM建模所需要的數(shù)據(jù)源是相對簡單的，只用到了購買記錄中的時間和金額這兩個字段。我們基于交易數(shù)據(jù)中用戶的最后一次的購買時間，購買的次數(shù)以和頻率，以及平均/總消費額對每個用戶計算了三個維度的標準分。然后我們對于三個維度賦予了不同的權(quán)重，再基于加權(quán)后的分值應用K-Means進行聚類，根據(jù)每種人群三個維度與平均值之間的高低關(guān)系，確定哪些是需要保持用戶，哪些是需要挽留的用戶，哪些是需要發(fā)展的用戶等。在將這些客戶圈出之后，便可以對不同客戶群使用不同針對性地營銷策略（引導，喚醒等），提高復購率與轉(zhuǎn)化率。值得注意的是，三個維度的權(quán)重制定并沒有統(tǒng)一的標準，比較通用的方法是用層次分析法(AHP)，實際場景結(jié)合行業(yè)以及具體公司的特點進行因地制宜、因人而異的優(yōu)化。

RFM因素：

• R值越高，顧客的有效期越近，對商家活動的響應越積極

• F值越高，顧客的消費頻次越高，對商家的忠誠度就越高

• M值越高，顧客的消費能力越高，對商家貢獻度就越高

• 想要提高復購率和留存率，需要時刻警惕R值

RFM分析：

• 誰是您最有價值的客戶？

• 導致客戶流失率增多的是哪些客戶？

• 誰有潛力成為有價值的客戶？

• 你的哪些客戶可以保留?

• 您哪些客戶最有可能對參與度活動做出響應？

• 誰是你不需要關(guān)注的無價值客戶？

• 針對哪些客戶制定哪種發(fā)展、保留、挽回策略？

通過RFM模型，可以幫助營銷人員實現(xiàn)客戶細分；衡量客戶價值和客戶利潤創(chuàng)收能力；識別優(yōu)質(zhì)客戶；指定個性化的溝通和營銷服務；為更多的營銷決策提供有力支持。

數(shù)據(jù)導入：使用python的pandas.read_csv導入樣本數(shù)據(jù)。

缺失值校驗：因數(shù)據(jù)為生產(chǎn)真實的交易數(shù)據(jù)，質(zhì)量相對較高，缺失值較低。

極值校驗：第一份樣本數(shù)據(jù)獲取的用戶訂單實付金額，其中會存在優(yōu)惠或補差支付，同時因就餐人數(shù)不一致，產(chǎn)生的的訂單消費也會存在較大的差異，造成極致波動、標準差值較大，因此需對金額進行處理，以人均消費額替代訂單支付金額，可去掉10元以下、萬元以上的交易訂單。

獲取RFM值：使用 groupby獲取RFM值

獲取RFM評分值：數(shù)據(jù)離散，pandas.cut

實驗數(shù)據(jù)RFM分值占比

說明：F、M分布不均勻，極值差異大，經(jīng)數(shù)據(jù)探查知曉該商戶開通了企業(yè)團餐業(yè)務，企業(yè)會給員工發(fā)放補貼，導致員工呈現(xiàn)較高的消費頻次，該類用戶的消費行為絕大程度依賴于企業(yè)，在實際的RFM模型可踢出此類訂單，降低此類人群的分值，其次數(shù)據(jù)中的M值為客戶實付金額，該商戶支持預定、會餐、大小桌，同一單的消費群體不同，或可使用人均消費總額作為M值。

RFM數(shù)據(jù)合并，建立R、F、M數(shù)據(jù)框：pandas+numpy

計算RFM綜合分值：權(quán)重法

權(quán)重值主要賦值方法可分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法，如下：

主觀賦權(quán)法：主要由專家經(jīng)驗得到權(quán)數(shù)，然后對指標進行綜合評價。是一種結(jié)合性方法，易操作，存在一定主觀性。常用方法：層次分析法AHP、權(quán)值因子判斷表法、德爾菲法、模糊分析法、二項系數(shù)法、環(huán)比評分法、最小平方法、序關(guān)系分析法等。

客觀賦權(quán)法：依據(jù)歷史數(shù)據(jù)研究指標之間的相關(guān)關(guān)系或指標與評估結(jié)果的影響關(guān)系來綜合評價。這是定量研究，無須考慮決策者主觀意愿和業(yè)務經(jīng)驗，計算方法較為復雜。常用方法：主成分分析、因子分析、熵值法、變異系數(shù)法、均方差法、回歸分析法等。

因樣本數(shù)據(jù)分布不均勻，故手動賦權(quán)重值，去除部分極值。

結(jié)論：以近90天的消費活躍來看，用戶消費頻次集中在1-6次，呈現(xiàn)出極佳的復購率。可以針對消費一次的人群進行特征分析。比如針對人群的流動性，若流動人群占比較大，可進一步推廣特色菜吸引客戶，若周邊人群占比較高，可基于復購人群的特征進行分析，同時平臺可提供該類人群近期消費偏好，供商家參考，制定針對性方案。

了解RFM定義后，將3個指標作為坐標系的XYZ坐標軸，從空間上切割成8類，作為用戶的價值分層，如下圖：

用戶價值分層說明：

上面我們已經(jīng)計算得到各個用戶的RFM分值，接下來要依據(jù)分值進行分類。

定義RFM 的分值等級

使用pyecharts繪制玫瑰圖：

結(jié)論：商家顧客表現(xiàn)出來的忠誠度較高，但新客獲取能力較低。但是單純看分層占比，并沒有實際意義，可以基于價值分層與其他特征關(guān)聯(lián)分析進行精準投放。如下圖（網(wǎng)絡參考圖，本期實驗并未涉及其他特征）所示：

用戶畫像是基于用戶信息與行為衍生出來的特征屬性，用戶的準入信息是用戶的主觀特征，是一種既定的事實，通過對用戶行為的采集、研究，刻畫出單個用戶的特征。其意義在于基于某一事物對群里特征進行分類，有效的體現(xiàn)事物的合適人群；同時針對群里特征的偏愛、習慣研究，可以刻畫出用戶的需求，實現(xiàn)精準化營銷。

用戶畫像的基礎(chǔ)成分來源于用戶的準入信息（會員注冊時的登記信息），更多的特征數(shù)據(jù)來源于用戶的各類行為，而RFM模型便是基于用戶消費行為提煉出來的價值指標。通過對各個價值分層的群體特征研究，可以有效提升獲客能力以及針對各類人群實現(xiàn)精準化營銷。

市場和運營往往絞盡腦汁做活動、上新品、蹭熱點、做營銷，拓渠道，不斷開發(fā)客戶、做回訪維系客戶感情，除了少數(shù)運氣好的之外，但大多效果寥寥，這是為何？

經(jīng)驗豐富的營銷人員都知道“了解客戶”和“客戶細分”的重要性。營銷人員不僅要著眼于創(chuàng)造更多的訪問量和點擊量以提高客戶獲取，還必須遵循從提高點擊率（CTR）轉(zhuǎn)變?yōu)樘岣弑Ａ?，忠誠度并建立客戶關(guān)系的新范式。與其將整個客戶群作為一個整體進行分析，不如將其劃分為同類群體，了解每個群體的特征，并使他們參與相關(guān)的活動，而不是僅根據(jù)客戶年齡或地理位置進行客戶細分。而RFM分析是市場營銷人員分析客戶行為的最流行、最簡單、最有效的客戶細分方法之一。

針對RFM分層用戶制定相應的營銷策略:

• 重要價值客戶是您的最佳客戶，他們是那些最新購買，最常購買，并且花費最多的消費者。提供VIP服務和個性化服務，獎勵這些客戶，他們可以成為新產(chǎn)品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。

• 重要發(fā)展客戶：近期客戶，消費金額高，但平均頻率不太高，忠誠度不高。提供會員或忠誠度計劃或推薦相關(guān)產(chǎn)品以實現(xiàn)向上銷售并幫助他們成為您的忠實擁護者和高價值客戶。

• 重要保持客戶：經(jīng)常購買、花費巨大，但最近沒有購買的客戶。向他們發(fā)送個性化的重新激活活動以重新連接，并提供續(xù)訂和有用的產(chǎn)品以鼓勵再次購買。

• 重要挽回客戶：曾經(jīng)光顧，消費金額大，購買頻率低，但最近沒有光顧的顧客。設計召回策略，通過相關(guān)的促銷活動或續(xù)訂帶回他們，并進行調(diào)查以找出問題所在，避免將其輸給競爭對手。

•一般價值客戶：最近購買，消費頻次高但消費金額低的客戶，需要努力提高其客單價，提供產(chǎn)品優(yōu)惠以吸引他們。

• 一般發(fā)展客戶：最近購買，但消費金額和頻次都不高的客戶?？商峁┟赓M試用以提高客戶興趣，提高其對品牌的滿意度。

• 一般保持客戶：很久未購買，消費頻次雖高但金額不高的客戶?？梢蕴峁┓e分制，各種優(yōu)惠和打折服務，改變宣傳方向和策略與他們重新聯(lián)系，而采用公平對待方式是最佳。

• 一般挽留客戶：RFM值都很低的客戶。針對這類客戶可以對其減少營銷和服務預算或直接放棄。

此外，目前的RFM分析中，一般給與M值更高的權(quán)重，如果一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶占據(jù)多數(shù)，說明公司的用戶結(jié)構(gòu)不是很合理，需要盡快采取措施進行優(yōu)化。

二、如何分析RFM模型才能最有效，才能真正起到精細化運營的作用？

舉一個互聯(lián)網(wǎng)餐飲的例子~來證明如何分析RFM模型：

如何通過外賣訂單數(shù)據(jù)，分析用戶的基本屬性；

用戶的訂單上都有訂餐地址，通過對于訂餐地址的統(tǒng)計，我們可以查詢到不同條件組合下的用戶分布，甚至能知道喜歡某道菜的用戶都在哪里。類似的用戶數(shù)據(jù)挖掘，還可以根據(jù)復購構(gòu)成、復購用戶跨平臺使用情況、性別組成做更精細化的分析。值得注意的是，數(shù)據(jù)平臺間的差異還是蠻大的，有利于針對不同平臺做出不同的營銷策略。

上面這些最基本的用戶屬性對于精細化運營還是不夠的。因為這些信息無法幫助你解決下面四個問題——

1.誰是我的重要價值客戶，他們都有什么特點？

2.誰是我需要重點保持聯(lián)系的客戶，他們都有什么特點？

3.誰是我的重要發(fā)展客戶，他們都有什么特點？

4.誰是我的重要挽留客戶，他們都有什么特點？

2.如何通過RFM模型，為用戶分群，實現(xiàn)精細化運營

　RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關(guān)系分析模型，主要以用戶行為來區(qū)分客戶，RFM分別是：

R = Recency 最近一次消費

F = Frequency 消費頻率

M = Monetary 消費金額

需要詳細了解以上三個指標定義的，百度會將維度再細分出5份，這樣就能夠細分出5x5x5=125類用戶，再根據(jù)每類用戶精準營銷……顯然125類用戶已超出普通人腦的計算范疇了，更別說針對125類用戶量體定制營銷策略。實際運用上，我們只需要把每個唯獨做一次兩分即可，這樣在3個維度上我們依然得到了8組用戶。

重要價值客戶（111）：最近消費時間近、消費頻次和消費金額都很高，必須是VIP??！

重要保持客戶（011）：最近消費時間較遠，但消費頻次和金額都很高，說明這是個一段時間沒來的忠實客戶，我們需要主動和他保持聯(lián)系。

重要發(fā)展客戶（101）：最近消費時間較近、消費金額高，但頻次不高，忠誠度不高，很有潛力的用戶，必須重點發(fā)展。

重要挽留客戶（001）：最近消費時間較遠、消費頻次不高，但消費金額高的用戶，可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶，應當基于挽留措施。

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3.如何在BDP個人版上建立RFM模型，幫助用戶分群

這時候可能會有朋友問了，天啦，你這個三維模型，我沒辦法用BDP來建表格了。所以我們需要做的是將三維模型二維化，我們將R域切一塊出來（即在近30天有復購的用戶中做分析），壓扁了就會看到。

上方的表示或許還是太學術(shù)了，簡單的說

第一步：先挑出來近1個月的復購用戶。

第二步：近1個月內(nèi)復購用戶的平均實付金額做縱軸。

第三步：近1個月內(nèi)復購用戶的購買次做橫軸，生成表格。

第四步，你需要自己在這個表格上劃紅線。

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橫著的紅線，代表著你認為來吃飯的客人平均每餐該花多少錢，我這里設定的值是25元，叫外賣25都沒付到，對我而言是低消費金額（低M）用戶。

豎著的紅線，代表著你認為復購多少次的客人，是你的高頻用戶。外賣點餐流動率很大，一個用戶每個月能在一家店點三次以上的菜，對我而言即是高頻。

這樣，BDP個人版上的RFM模型就建立好了。這個RFM模型在實操時有什么用呢？舉個例子

比如對圈用戶群發(fā)短信轉(zhuǎn)化只有不到1%時，你可以用RFM做個分析，只選取R值高的用戶(最近2周到最近一個月內(nèi)消費的用戶），轉(zhuǎn)化率可以由1%提升到10%。

這也意味著，以往6元/訂單將下降到0.6元/訂單。掌柜們是愿意花600元給10000個用戶發(fā)短信，得到100個訂單，還是愿意花48元給800人發(fā)短信得到80個訂單，相信大家一定會選后者。

而整體的RFM區(qū)分，則能夠幫掌柜們針對不同的用戶發(fā)不同的短信，短信的開頭是用“好久不見”、還是用“恭喜你成為VIP”，就得看時重要保持客戶還是重要價值用戶了。只有能區(qū)分用戶，才能走向精細化運營。

三、淺談RFM模型

個人理解中的RFM是為了研究用戶（買家）的一個算法模型，身為產(chǎn)品從業(yè)者的我們都喜歡談目標用戶，而何謂目標用戶，我們可以簡單把他們歸結(jié)為付費用戶，也就是為我們產(chǎn)品帶來收入的人群。而PM一項很重要的職能就是分析數(shù)據(jù)，根據(jù)單一用戶的購物行為對其分析不僅要浪費大量的人力資源，浪費時間且不可行，而且若缺乏一套具體的算法模型也難以脫離個人主觀性。而研究用戶，洞察人性卻又是PM的主要工作內(nèi)容，在產(chǎn)品迭代過程中，通常需要根據(jù)用戶的屬性進行歸類，也就是通過分析數(shù)據(jù)，對用戶進行歸類，以便于在推送及轉(zhuǎn)化過程中獲得更大的收益。了解用戶的行為感受是必不可少的職責，而RFM就是一種了解付費用戶結(jié)構(gòu)的基本方法。由于該模型設計到具體算法，網(wǎng)上大多數(shù)文獻說得都比較復雜分散，而且存在重大歧義，如RFM中R值的概念Josh Bycer認為R值越大用戶回購率越高，而真實情況未必如此。本文檔主要是為了歸納匯總RFM模型的概念以及適用場景，以盡量直白的方式呈現(xiàn)給讀者。奈何才疏學淺，許多地方未必正確，不足之處望指導。

R-Recency（近期）-最后一次購買是多久以前；R值越大，表示客戶交易發(fā)生的日期越久，反之則表示客戶交易發(fā)生的日期越近。

F-Frequency（頻率）-購買頻率；F值越大，表示客戶交易越頻繁，反之則表示客戶交易不夠活躍。

M-Monetary（消費）-設定時間段內(nèi)客戶的總消費金額；M值越大，表示客戶價值越高，反之則表示客戶價值越低。這是衡量客戶價值最重要的指標。

1.誰是我的重要價值客戶，他們都有什么特點？

2.誰是我需要重點保持聯(lián)系的客戶，他們都有什么特點？

3.誰是我的重要發(fā)展客戶，他們都有什么特點？

4.誰是我的重要挽留客戶，他們都有什么特點？

根據(jù)三維圖表，以RFM為XYZ軸，1代表高，0代表低

1.重要價值客戶（111）：最近消費時間較短、消費頻次和消費金額都較高。這是門店應該主要關(guān)注的VIP客戶。

2.重要保持客戶（011）：最近消費時間較長，消費頻次和消費金額都較高。說明這是個一段時間沒來的忠實客戶，我們需要主動和他保持聯(lián)系。

3.重要發(fā)展客戶（101）：最近消費時間較短、消費金額高，但消費頻次較低。忠誠度不高，很有潛力的用戶，必須重點發(fā)展。

4.重要挽留客戶（001）：最近消費時間較長、消費頻次不高，但消費金額高的用戶，可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶，應當吸引客戶回流。

RFM模型的最終目的是為了區(qū)別出有價值的用戶在此基礎(chǔ)上細分用戶類型做到精準運營，實現(xiàn)效率最大化。RFM模型較為動態(tài)地顯示了客戶消費輪廓，這對個性化的溝通和服務提供了依據(jù)，根據(jù)用戶群體、產(chǎn)品特性，產(chǎn)品的周期去改善三項指標的狀況，從而為更多的營銷決策提供支持。在RFM的分類基礎(chǔ)上，去進行的基礎(chǔ)維護運營，根據(jù)關(guān)鍵運營指標，選取重點需要優(yōu)化的用戶群體，進行差異化運營，從而刺激用戶持續(xù)的消費、留存。RFM模型同時也能作為監(jiān)控用戶行為的有效工具，讓管理者了解客戶的行為從而反思現(xiàn)存的營銷模式，為企業(yè)后續(xù)的發(fā)展方向做出戰(zhàn)略性部署。

RFM模型主要用于電商領(lǐng)域，但是我們也可以替換RFM相關(guān)的字段使其適用于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。作為CRM一個模塊的RFM應用范圍以及應用之廣此處便不再展開。

四、電子商務行業(yè)大數(shù)據(jù)分析采用的算法及模型有哪些?

第一、RFM模型

通過了解在網(wǎng)站有過購買行為的客戶，通過分析客戶的購買行為來描述客戶的價值，就是時間、頻率、金額等幾個方面繼續(xù)進行客戶區(qū)分，通過這個模型進行的數(shù)據(jù)分析，網(wǎng)站可以區(qū)別自己各個級別的會員、鐵牌會員、銅牌會員還是金牌會員就是這樣區(qū)分出來的。同時對于一些長時間都沒有購買行為的客戶，可以對他們進行一些針對性的營銷活動，激活這些休眠客戶。使用RFM模型只要根據(jù)三個不同的變量進行分組就可以實現(xiàn)會員區(qū)分。

第二、RFM模型

這個應該是屬于數(shù)據(jù)挖掘工具的一種，屬于關(guān)聯(lián)性分析的一種，就可以看出哪兩種商品是有關(guān)聯(lián)性的，例如衣服和褲子等搭配穿法，通過Apriori算法，就可以得出兩個商品之間的關(guān)聯(lián)系，這可以確定商品的陳列等因素，也可以對客戶的購買經(jīng)歷進行組套銷售。

第三、Spss分析

主要是針對營銷活動中的精細化分析，讓針對客戶的營銷活動更加有針對性，也可以對數(shù)據(jù)庫當中的客戶購買過的商品進行分析，例如哪些客戶同時購買過這些商品，特別是針對現(xiàn)在電子商務的細分越來越精細，在精細化營銷上做好分析，對于企業(yè)的營銷效果有很大的好處。

第四、網(wǎng)站分析

訪問量、頁面停留等等數(shù)據(jù)，都是重要的流量指標，進行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時候，流量以及轉(zhuǎn)化率也是衡量工作情況的方式之一，對通過這個指標來了解其他數(shù)據(jù)的變化也至關(guān)重要。

以上就是關(guān)于rfm模型怎么做相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。