用户运营：RFM分层实战演练

用户运营中，运用RFM模型进行用户分层是惯例操作，那么详细怎么完成呢？本文将详细进行剖析。

用户的价值分层，主要有两种方法：

经过用户的生长轨道，依据用户的生命周期做界说：导入期-生长期-成了解-休眠期-丢失期，每个阶段对用户的运营方针都不相同。依据用户的要害行为做区分，对用户进行区隔，完成用户分层。

典型的就像RFM，找到产品中能够衡量用户价值的要害行为，对其进行穿插剖析和评价，终究构成分层模型。

R 最近一次买卖的时刻：R值最大，阐明产生买卖的时刻越久，反之，产生买卖的时刻越近。F 买卖的频次：F越大，阐明买卖频频，是渠道的用户用户，反之，用户不行活泼。M 买卖的总金额：M越大，客户价值越高，是渠道的要点用户。

将用户每一维度与其中值比照，和中值凹凸与否，咱们总共能够将用户区分红 2*2*2=8类用户。

了解了用户的分层等级，就能够对不同价值的用户施行精细化的运营，该促进消费的影响消费，该召回的召回….

二、RFM模型的运用

详细的施行过程：

下面咱们就以一份电商的统计数据为例：

1. 先挑选数据

由于电商渠道会有一些退货买卖失利的状况，这部分不是咱们要研讨的目标，所以先挑选出买卖成功的用户。

2. 界说RFM评价模型

用数据透视表检查数据散布状况，也能够依据详细事务状况进行区分等级，或许用28法，80%的用户都会集在低频低金额的区间，20%的用户却又发明了大部分营收。

依据上面的数据，我将三个维度区间区分红五个层级：

3. 先算出R值

相距的时刻差：

用if函数算出各用户的R值：

IF(D10<=30,5,IF(D10<=60,4,IF(D10<=90,3,IF(D10<=120,2,1))))

4. 算出F值

算出每个用户的购买次数 ：COUNTIFS(A：A，A2)

第二步：依据次数，算出对应的F值，由于大多数用户购买次数在5以下，直接用购买次数替代F值。

5. 算出M值

金额数做数据透视，算出每个用户的付出总额。

依据用户的消费金额，用if函数相同算出对应的M值分数。

6. 进一步核算

别离用核算出的RFM值跟中值做比照，比中值大的用“高”表明，反之用“低”。

IF(B6>$F$1,"高","低")

给其他两个打标签：

7. 用if函数主动核算出用户层级

IF(AND(F2="高",G2="高",H2="高"),"重要价值用户",IF(AND(F2="高",G2="低",H2="高"),"重要坚持用户",IF(AND(F2="低",G2="高",H2="高"),"重要开展用户",IF(AND(F2="低",G2="低",H2="高"),"重要款留用户",IF(AND(F2="高",G2="高",H2="低"),"一般价值用户",IF(AND(F2="高",G2="低",H2="低"),"一般开展用户",IF(AND(F2="低",G2="高",H2="低"),"一般坚持用户",IF(AND(F2="低",G2="低",H2="低"),"一般款留用户"))))))))

8. 做表，拟定战略

做数据透视表，算出不同层级用户的占比，针对其指定战略

本文由 @Even 原创

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