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金融类产品:如何利用RFM模型来精细化运营?

2020-11-23 10:26:31 阅读(180 评论(0)

现在获取客户的成本越来越高。我相信每个运营商都意识到转型、保留和促进活动的重要性。RFM可以帮助我们更好地了解用户,准确地执行操作手段。接下来,我将与您完全分享我使用RFM模型进行数据分析的整个过程。1.首先,根据产品确定三个重要指标。我负责金融产品,KPI是充值金额和新充值人数。因此,我将RFM分别确定为充值金额、充值次数和登录次数。(具体指标根据自己的产品确定,如社交产品可以是:登录次数、关注人数、使用时间)图是我创建的数据模型,共有998个用户数据,是RANDBETWEN函数随机生成的数组,不是真实的用户数据,仅用于分析。2.下面开始计算R、F、M值的第一步是对数据进行分组,分为五个层次。根据公司的业务,可以分组依据。在这里,我将首先绘制用户消费金额的趋势图,然后根据数据趋势进行分组。从图中可以看出,有明显的分布节点,所以我将这五个区域分为:1=10~1002=101~12003=12001~50004=50001~120005=12001~20000。=IF(B2>12000,5,IF(B2>5000,4,IF(B2>1200,3,IF(B2>100,2,1)))同样,F和M的计算方法也是如此。对消费次数进行分类后,将这五个区域分为:1=1~52=6~73=8~104=10~155=15~20函数如下:=IF(C2>15,5,IF(C2>10,4,IF(C2>7,3,IF(C2>5,2,))))下一步是登录次数:1=1~102=11~203=21~304=31~405=41~50函数如下:=IF(D2>40,5,IF(D2>30,4,IF(D2>20,3,IF(D2>10,2,1)))3.在计算出RFM的平均值并计算出相应的值后,以下是AVERAGE函数计算每列平均值:R平均值=1.19F平均值=1.28M平均值=3.33(有朋友问我为什么要在计算数值后求平均值,而不是在原消费金额的基础上求平均值。如果你想在下一场比赛中给评委打分,你会得到最高分和最低分。这两个道理其实有点相似,会让数组更整体。)4.判断RFM等级,然后判断RFM等级。如果你想在下一场比赛中给评委打分,你会得到最高分和最低分。这两个原因实际上有点相似,这将使数组更加整体。4.判断RFM等级,然后判断RFM等级。通过比较平均值,得出值的水平。函数如下:R=IF(E2>1.19,“高”,“低”F=IF(F2>1.28,“高”,“低”M=IF(G>3.33、“高”、“低”)5.通过计算得出用户价值是最重要的环节。用IF和AND函数来判断用户对应的高、低、不同高、低。函数如下:=IF(AND(H2="高",I2="高",J2="高"),"重要价值用户",IF(AND(H2="高",I2="低",J2="高"),"用户的重要开发",IF(AND(H2="低",I2="高",J2="高"),"保持用户很重要",IF(AND(H1="低",I2="低",J2="高"),"留住用户很重要",IF(AND(H2="高",I2="高",J2="低"),"一般价值用户",IF(AND(H2="高",I2="低",J1="低"),"用户的一般开发",IF(AND(H1="低",I2="高",J2="低"),"一般保持用户","一般留住用户")))))))最后,可以根据判断结果采取不同的操作方法。以下是我们具体实施时的两个工作流程供您参考:重要价值用户是我们金字塔的顶级客户,因此我们应该探索他们的更大价值。以下是我们具体实施时的两个工作流程供您参考:重要的价值用户是我们金字塔的顶级客户,因此我们应该探索他们更大的价值。通过数据比较,我们发现这些用户集中在30-40岁的男性群体中,有钱有时间。我们向他们发送大额优惠券,以及成功充值后的特权和彩票,以刺激他们完成大额充值。这些用户大多是18-25岁之间的年轻人,充值金额低,登录频繁。年轻人有强烈的分享欲望。通过测试,我们选择了有趣的材料副本,并引导他们向朋友推荐,以扩大用户群,提高10%的分享率。...通过对不同层次用户的测试,总结群体用户的特点,然后动员同事提出想法和意见,必要时向用户发出问题邀请。总结意见后,通过AB测试选择可行性方案。这时,你就知道下一步该怎么办了..以上是金融产品的精细分层和运营流程。欢迎提出意见和建议~继续学习进步! 

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