Labs 導(dǎo)讀

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，各類(lèi)產(chǎn)品層出不窮，產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)壓力也逐漸增加，用戶(hù)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的要求也逐漸嚴(yán)苛，對(duì)于用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)注度也越來(lái)越高，只有符合用戶(hù)習(xí)慣，被用戶(hù)認(rèn)可的產(chǎn)品才會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中具有優(yōu)勢(shì)，因此，針對(duì)不同類(lèi)型用戶(hù)進(jìn)行精細(xì)化管理和運(yùn)營(yíng)十分重要，而進(jìn)行用戶(hù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的前置步驟即為使用合適的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，進(jìn)而將用戶(hù)劃分成不同群組，再針對(duì)不同群組的用戶(hù)指定差異化的運(yùn)營(yíng)策略。本文介紹的RFM(Recency Frequency Money)模型，就是目前在數(shù)據(jù)分析中常用的一種用戶(hù)分群方法，利用RFM完成用戶(hù)分群，再針對(duì)不同用戶(hù)實(shí)施不同的運(yùn)營(yíng)策略，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

Part 01 RFM模型概述 

RFM(Recency-Frequency-Monetary)模型是衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)利能力的重要工具和手段，在消費(fèi)型產(chǎn)品中具有較為廣泛的運(yùn)用，其中R表示最近一次消費(fèi)間隔時(shí)間，F(xiàn)表示特定時(shí)間范圍內(nèi)消費(fèi)次數(shù)，M表示特定時(shí)間范圍內(nèi)消費(fèi)總額，對(duì)于非消費(fèi)類(lèi)型的產(chǎn)品，這樣的定義方式不再適用，從用戶(hù)活躍和行為角度考慮，可以對(duì)RFM模型進(jìn)行變形，定義R為最近一次活躍間隔天數(shù)，F(xiàn)為某時(shí)間范圍內(nèi)活躍天數(shù)，M為某時(shí)間范圍內(nèi)價(jià)值分?jǐn)?shù)，價(jià)值分?jǐn)?shù)可以利用用戶(hù)在產(chǎn)品中的重要行為進(jìn)行計(jì)算，利用R、F、M三個(gè)指標(biāo)維度維度，將用戶(hù)分為重要價(jià)值用戶(hù)、重要發(fā)展用戶(hù)、重要保持用戶(hù)、重要挽留用戶(hù)、一般價(jià)值用戶(hù)、一般發(fā)展用戶(hù)、一般保持用戶(hù)、一般挽留用戶(hù)8種價(jià)值類(lèi)型，可用于對(duì)用戶(hù)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，整體流程如圖1所示。

圖1 用戶(hù)價(jià)值評(píng)估及分類(lèi)方法總體流程

Part 02 用戶(hù)數(shù)據(jù)獲取模塊

利用客戶(hù)端登錄接口上報(bào)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)用戶(hù)活躍數(shù)據(jù)明細(xì)，利用客戶(hù)端埋點(diǎn)接口上報(bào)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)用戶(hù)在客戶(hù)端上的訪問(wèn)行為數(shù)據(jù)明細(xì)，對(duì)于用戶(hù)活躍數(shù)據(jù)及用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚，得到用戶(hù)數(shù)據(jù)集，具體獲取流程如圖2所示。

圖2 用戶(hù)數(shù)據(jù)獲取流程

Part 03 RFM指標(biāo)計(jì)算模塊

RFM指標(biāo)計(jì)算如圖3所示，在獲得用戶(hù)數(shù)據(jù)集(用戶(hù)活躍數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù))后，利用用戶(hù)活躍數(shù)據(jù)計(jì)算用戶(hù)最近一次活躍間隔天數(shù)，以及在特定時(shí)間范圍(近N天)內(nèi)用戶(hù)活躍次數(shù)。利用用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶(hù)在特定時(shí)間范圍(近N天)內(nèi)在特定功能上的使用情況，此處的功能可以根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)自定義(如表1所示)，如總體上可以將功能劃分為核心功能與附加功能兩類(lèi)，核心功能包括評(píng)論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)分享、添加購(gòu)物車(chē)、下單購(gòu)買(mǎi)等，附加功能包括參與抽獎(jiǎng)活動(dòng)、參與簽到活動(dòng)、參與用戶(hù)調(diào)研等，根據(jù)產(chǎn)品實(shí)際情況和運(yùn)營(yíng)目標(biāo)進(jìn)行功能類(lèi)型和數(shù)量的調(diào)整。

使用用戶(hù)最近一次活躍間隔天數(shù)，使用如表2所示的規(guī)則進(jìn)行R指標(biāo)得分計(jì)算(此處的分?jǐn)?shù)劃分規(guī)則也可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整)，當(dāng)用戶(hù)最近一次活躍間隔天數(shù)為21天及以上則此項(xiàng)得分為0分，當(dāng)間隔天數(shù)為11~20天則此項(xiàng)得分為20分，當(dāng)間隔天數(shù)為6~10天則此項(xiàng)得分為60分，當(dāng)間隔天數(shù)為4~5天則此項(xiàng)得分為80分，當(dāng)間隔天數(shù)為3天以?xún)?nèi)則此項(xiàng)得分為100分。

使用用戶(hù)在特定時(shí)間范圍(近N天)內(nèi)用戶(hù)活躍次數(shù)，使用如表3所示的規(guī)則進(jìn)行F指標(biāo)得分計(jì)算(此處的分?jǐn)?shù)劃分規(guī)則也可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整)，當(dāng)用戶(hù)活躍1~2次時(shí)此項(xiàng)得分為20分，當(dāng)用戶(hù)活躍3~5次時(shí)此項(xiàng)得分為40分，當(dāng)用戶(hù)活躍6~8次時(shí)此項(xiàng)得分為60分，當(dāng)用戶(hù)活躍9~15次時(shí)此項(xiàng)得分為80分，當(dāng)用戶(hù)活躍16次以上時(shí)此項(xiàng)得分為100分。

使用用戶(hù)在特定時(shí)間范圍(近N天)內(nèi)在特定功能上的使用情況數(shù)據(jù)，使用如表4所示的規(guī)則進(jìn)行M指標(biāo)得分計(jì)算(此處的分?jǐn)?shù)劃分規(guī)則也可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整)，當(dāng)用戶(hù)使用i個(gè)核心功能和j個(gè)附加功能時(shí)，此項(xiàng)得分為(80×i/I)+(20×j/J)分，此項(xiàng)滿(mǎn)分為100分。

圖3 RFM指標(biāo)計(jì)算過(guò)程

表1 功能使用舉例

表2 R指標(biāo)得分規(guī)則

表3 F指標(biāo)得分規(guī)則

表4 M指標(biāo)得分規(guī)則

圖片

Part 04 RFM模型構(gòu)建模塊

如圖4所示，在RFM指標(biāo)計(jì)算后，即形成用戶(hù)的RFM特征集，在RFM模型構(gòu)建模塊，需要使用R、F、M三項(xiàng)指標(biāo)將用戶(hù)劃分為不同類(lèi)別。在此部分，首先需要計(jì)算每一項(xiàng)指標(biāo)的閾值，在整體用戶(hù)的RFM特征集基礎(chǔ)上，計(jì)算所有用戶(hù)R、F、M三項(xiàng)指標(biāo)的均值，使用均值作為每項(xiàng)指標(biāo)的閾值。

圖4 RFM指標(biāo)計(jì)算流程

Part 05 用戶(hù)價(jià)值評(píng)估及分類(lèi)模塊

在RFM模型構(gòu)建完成后，即可利用模型對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，用戶(hù)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)如表5所示：

(1)當(dāng)用戶(hù)的R、F、M指標(biāo)均較高時(shí)，將用戶(hù)劃分為重要價(jià)值用戶(hù);

(2)當(dāng)用戶(hù)的R、M指標(biāo)較高而F指標(biāo)較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為重要發(fā)展用戶(hù);

(3)當(dāng)用戶(hù)的F、M指標(biāo)較高而R指標(biāo)較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為重要保持用戶(hù);

(4)當(dāng)用戶(hù)的M指標(biāo)較高而R、F指標(biāo)較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為重要挽留用戶(hù);

(5)當(dāng)用戶(hù)的R、F指標(biāo)較高而M指標(biāo)較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為一般價(jià)值用戶(hù);

(6)當(dāng)用戶(hù)的R指標(biāo)較高而F、M指標(biāo)較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為一般發(fā)展用戶(hù);

(7)當(dāng)用戶(hù)的F指標(biāo)較高而R、M指標(biāo)較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為一般保持用戶(hù);

(8)當(dāng)用戶(hù)的R、F、M指標(biāo)均較低時(shí)，將用戶(hù)劃分為一般挽留用戶(hù)。

表5 用戶(hù)價(jià)值分類(lèi)規(guī)則

從劃分規(guī)則上可以看出：M指標(biāo)決定用戶(hù)是否為重要用戶(hù);當(dāng)用戶(hù)使用間隔較短、頻率較高時(shí)價(jià)值較高;當(dāng)用戶(hù)使用間隔較短、頻率較低時(shí)，可重點(diǎn)考慮用戶(hù)發(fā)展運(yùn)營(yíng)策略的制定;當(dāng)用戶(hù)使用間隔較長(zhǎng)、頻率較高時(shí)，可重點(diǎn)考慮用戶(hù)保持運(yùn)營(yíng)策略的制定;當(dāng)用戶(hù)使用間隔較長(zhǎng)、頻率較低時(shí)可考慮用戶(hù)可能已經(jīng)在流失中，需要重點(diǎn)考慮挽留運(yùn)營(yíng)策略的制定。利用用戶(hù)價(jià)值評(píng)估和分類(lèi)結(jié)果即可針對(duì)不同類(lèi)型用戶(hù)進(jìn)行針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略制定，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。