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圖片發自簡書App

RFM模型是用于評估客戶已有價值和用戶潛在價值的一套重要方法，早期的RFM模型出現在營銷事件中。

R（Recency）

最近一次消費與上一次消費的時間差，R值越大，說明用戶上一次交易的時間越久遠，也證實了用戶與產品親密度的下降。

F（Frequency）

消費頻率，可以理解為某一時間段內的消費次數，具體的時間段需要依據產品特性而定，F值越大，說明用戶活躍度越高，是個正向反饋。

M（Monetary）

消費金額，用戶在某一時間段內的消費總金額，M值越大，說明用戶帶來的價值越大。

R、F、M三個值，R與效果成反比，其他兩個均成正比。

根據R、F、M三個值我們可以將用戶分成8組

其中，“小”代表具體的值小于組內的平均數，“大”代表具體的值大于組內的平均數。

這樣我們就可以針對不同類型下的用戶采用不同的運營策略，從而降低成本，提高轉化效率。

現在，應用在傳統營銷行業的經典rfm模型轉移到了互聯網行業中，同樣適用。通過RFM方法，我們根據用戶的屬性數據分析，對用戶進行了歸類。在推送、轉化等很多過程中，可以更加精準化，不至于出現用戶反感的情景，更重要的是，對產品轉化等商業價值也有很大的幫助

我們拿現在很火的內容類產品舉例，這時的R、F、M有了新的對應關系

對于瀏覽用戶：

對于貢獻用戶：

套用上面的分層規則，我們可以把龐大的用戶群體進行歸類細分，從而實施不同的手段運營。

總結一下，我們在使用這套模型的基本流程：

平臺定位：首先你要明確你的產品屬于哪一類型，是內容類產品、電商類產品、還是游戲類等等。根據不同的產品類型，圈定R、F、M的代表領域的范圍。

用戶定位：每個平臺也對應著不同的用戶群體，是消費者還是生產者，對應的R、F、M的具體意義也是不一樣的。

數據獲取：這個環節需要結合產品確定時間長度，每個產品的性質對應著不同的時間長度，可以是一年、一個月、也可以是一周。獲取數據時一定要足夠隨機，量也要足夠多。

數據分析：由于數據龐大，需要對R、F、M的縱坐標進行分段，根據已經分段的數值進行定位，哪些是初級，哪些是中級，哪些是高級，關于分段和定位級別，不同的產品也需要有一些不同的技巧，可以按照等差數列劃分，也可以按照等比數列劃分，提供一個“二八原則”，80%的收益大多數來自于20%的用戶，所以可以用這個當臨界點作為分層，之后結合自己擅長的圖解方法進行分解，散點圖、折線圖、透視圖等。

方案制定：根據分析并分類的用戶，需要制定不同的運營策略，是放棄，保持，推送喚醒，誘惑召回，刺激需求等

把握好每一個環節，必然能做好用戶分層及轉化。案例及一些技巧后續更新～