数据分析/运营——用户分层模型RFM

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数据分析/运营——用户分层模型RFM

文章目录

• 前言
• 一、RFM模型介绍
• 二、使用RFM模型进行用户分类

前言

本文介绍一种常见的用户分层模型：RFM模型

一、RFM模型介绍

RFM是Rencency（最近一次消费）、Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）三个指标首字母组合，是衡量当前用户价值和进行用户分层的重要工具

（1）Rencency：最近一次消费是指客户在平台最近一次消费和当前的时间间隔，理论上R越小的客户是价值越高的客户
（2）Frequency：消费频率是指客户在固定时间内的购买次数
（3）Monetary：消费金额是指一段时间内的消费金额

二、使用RFM模型进行用户分类

（1）根据需求，获取RFM三个维度的历史数据
（2）确定RFM三个维度的中值（业务理解、整体数据中值、二八法则）
（3）根据RFM和中值，对用户进行分层