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针对不同分层用户,运营策略要如何制定

2020-11-13 16:58:26 阅读(155 评论(0)

在用户操作领域,有一个词叫做RFM,我相信很多人都看到过,可能会觉得更专业,没有继续深入;或者一些文章涉及Python和其他数据处理方法;或者因为这个词与电子商务密切相关,非电子商务运营合作伙伴选择放弃学习。今天主要分享RFM模型在用户分层精细化操作领域的应用方法和简单实用案例。RFM模型属于用户价值模型,在用户价值模型中有两个方向:一个是基于用户生命周期,即产品中时间和用户生命周期模型的增长路径,另一个是基于用户关键行为的RFM模型,这只是说用户价值模型RFM模型RFM模型的好处?当我们确定RFM模型时,我们可以决定哪些用户发送短信,加上前缀“尊敬的VIP用户”,哪些用户加上前缀“很长一段时间”。它还可以帮助企业判断哪些用户有变化,是否有损失的迹象,从而增加相应的操作动作。用途大,看下面。你可以在网上搜索RFM的科普,这里就不赘述了。先说三个字母的意思:R:最后一次消费(recency),代表用户距离当前最后一次消费的时间,当然是最后一次消费的时间距今越短越好,对我们来说更有价值,更可能有效的去触达他们。F:消费频次(frequency),在一段时间内,用户在产品中的消费频率集中在我们对一段时间的定义上。M:消费金额(monetary),代表用户的价值贡献。最早是将R、F、M每个方向定义5个档次,5*5*5=125个用户分类。对于大多数运营商和产品来说,这太复杂了。你不必知道为什么它们被分为5档。现在我们已经把R拿走了、F、M的每个方向定义为:高、低、两个方向,我们找到R、F、M的中值,R=最后一次消费,高于中值就是高,低于中值就是低。这是2*2*2=8种用户分类,如下图所示:因此,如果我们能找出产品中哪一类用户属于上述8类,我们就可以制定有针对性的操作策略。在构建具体的RFM之前,我再次强调RFM模型不仅适用于电子商务领域,也适用于其他领域。只要我们找到跟R、F、M相关数据字段,定义字段,证明这些字段是影响当前业务进展的最关键维度:R:最后一次登录,最后一次发布,最后一次投资,最后一次观看:浏览次数、发帖次数、评论次数M:充值金额、奖励金额、评论数、点赞数都在其他领域、F、M的定义,应根据实际业务情况进行评估。比如你是豆瓣的运营负责人,发现豆瓣图书板块的整体流量在过去一周下降了10%。同时,文学书籍类别下的共享帖子逐月下降了5%。你应该分析原因,选择相应的R、F、M的字段分别为:登录数、发帖数、互动数。比如你是豆瓣的运营负责人,发现豆瓣图书板块的整体流量在过去一周下降了10%。同时,文学书籍类别下的共享帖子逐月下降了5%。你应该分析原因,选择相应的R、F、M的字段分别是:登录、发布和交互。图书部分的整体流量下降可以理解为该部分的活跃下降,并查看过去一周的登录数量。分享文学书籍类别下的帖子下降5%,可以看看过去一周的帖子数量。同时,随着流量的下降,我们可以看到用户的互动(评论、收藏等)是否因为帖子质量的相对下降而下降,从而导致流量的下降。以我自己抓取的1w导购平台的一套数据为例,带你用最简单的方法在这套数据中构建用户RFM模型,找出这8类用户。RFM模型的构建步骤如下:捕获RFM模型、F、R三维度下的原始数据定义、F、M的评估模型和中值进行数据处理,获取R、F、M值参考评估模型和中值,为不同层次的用户分层指定操作策略(1)捕获R、F、在M的三个维度下,我捕捉到了最新的消费时间、频率和金额。如上所述,在进行各自的业务分析时,可根据实际情况选择R、F、M的数据字段。下表显示了1w条数据中的13条:(2)我用比例趋势图处理了1w条数据的最新消费时间、消费频率和消费金额。以消费频率为例,如下图所示:通过图表,我们可以看到1w条数据中有几个明显的消费频率故障,即:消费1次、消费2-5次、消费6-11次、消费12-17次、消费18次以上。因此,我将F值分为5档,F=1=消费1次,F=2=消费2-5次,F=3=消费6-11次,F=4=12-17次,F=5=18次以上。同样,在上图中,我发现了R值和M值5分别对应的数据范围。R=1=2天,R=2=3-8天,R=3=9-14天,R=4=15-22天,R=5=23天以上;M=1=600元,M=2=601-3800元,M=3=3801-6200元,M=4=6201-10000元,M=5=10001-15000元。我们得到RFM三个数据指标下的分类标准:(R值反向值,R值越大,用户价值越低;F值正值,F越大,用户价值越高;M值正值,M值越大,用户价值越大。)(3)计算每个数据下最新消费时间、消费频率和消费金额对应的1w条数据。、F、M值:上图的计算方法相对简单。我们在excel中写入if语句:单元格E2=if(B2>23,5,if(B2>15,4,if(B2>9,3,if(B2>)解释:如果B2大于23,A1用户对应R值=5,否则进入下一个if判断;如果B2大于15,则A1用户对应R值=4,否则进入下一个if判断;如果B2大于9,则A1用户对应R值=3,否则进入下一个if判断;如果B2大于3,则A1用户对应R值=2,否则进入下一个if库存。F值和M值的计算方法是一样的。F值和M值的计算方法相同。(4)R计算、F、每个人都应该知道M的平均值,直接要求和再除以项数。R(ave)=2.9,F(ave)=1.8,M(ave)=2.7(5)每个用户的R值和F值将有1w条数据、M值与平均值进行比较。如果高于平均值,则标记为高,如果低于平均值,则标记为低:对比高低值。使用简单的if语句:(6)每个用户的R、F、M值分别与中值进行比较,获取用户所属的类别表:每个用户的R值和F值、将M值与中值进行比较,判断高低,然后确定用户属于上述RFM模型8类用户中的哪一类。在这里,我们需要使用一个简单的if语句来判断。我们以A1用户为例,判断A1用户的用户类别:同时,我们点击excel中的“条件格式”,将文本中的“高”字设置为绿色,用“低”字设置“红”,更方便我们识别。到目前为止,我们已经在这1w条数据下对用户进行了完整和精细的分层。接下来,我们可以根据分层结果进行相应的操作策略。到目前为止,我们已经在这1W数据下获得了用户的完整和精细的分层。接下来,您可以根据分层结果进行相应的操作策略。(7)根据用户分层结果制定操作策略,制定操作策略,不仅要结合产品中各种用户的比例,还要结合产品的实际业务逻辑。以购物指南平台用户分层为例,制定以下策略:一些朋友在制定策略时,直接扔一堆不能称为策略“计划”,如“重要开发用户”,我给出的策略是“提高频率”,所有围绕提高频率的手段都可以尝试,而不是制定:发送push、优惠券、电话等方案,这些都是在战略支持下的操作手段。战略本身必须可以延伸和复制。除了上述根据用户类别制定运营策略外,我们还可以分析R值分布、F值分布、M值分布等1w数据。基于三个数值的分布和与中值的比较,我们可以在最近的消费时间、消费频率和消费金额维度下进行整体运营,从而提高站内用户的整体活跃度、整体流程和GMV。总的来说,RFM模型并不难,但有一些要点需要注意:在捕获原始数据时,我们必须结合实际业务选择关键数据指标进行分析,而不是最近的消费时间、频率和消费金额。在豆瓣案例中,上面也给出了豆瓣案例,R=登录数、F=发帖数、M=互动数。R值和F值的定义、当M值评估模型分隔数据范围时,本文描述的整体趋势不是一样的,因此可以找到明显的断档形式,也可以通过散点图、透视表、比例图等来判断。与此同时,除了通过数据发现断档外,我们还可以根据自己的业务和行业平均水平来发现临界点。例如,对于滴滴、易道等出租车软件,使用频率相对较高的必须是工作日。因此,如果分析滴滴的业务,F值消费频率的5个分类可以基于实际业务,每5天作为一个分类,分析近30天的业务业绩。例如,F=1=5天内,F=2=6-10天,F=3=11-15天,F=4=16-20天,F=5=21-30天。然后将提取的每个用户的消费频率与这五个文件进行比较,以确定每个用户的F值计算中值。最简单的方法是本文中提到的平均值计算方法。除了平均值,还有28条规则,20%的用户创造了80%的收入。因此,这个临界点可以作为每个用户的R、F、M比较对象。对于更复杂的业务,您可以寻求程序员的帮助,并使用Means聚类算法进行精确的数字提取。除了本文中提到的三个核心业务指标的交叉分析外,有时我们可能需要同时分析四个或五个指标,或者只需要分析两个指标。因此,本文的计算方法不需要很死板地使用,要灵活,这里就不举例了。最后,我们应该回归运营。因此,不同层次用户的运营策略应结合实际情况制定。制定运营策略后,应结合公司现有资源和手段开展具体落地工作。建议您尝试本文的内容。

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