RFM模型在用户分层中的应用
一、RFM模型的介绍
1.RFM模型的3个指标
R：Recency，最近一次交易时间；
F：Frequency，交易频次；
M：Monetary，交易金额。
需要了解的是，在不同产品中，R、F、M 可以代表不同的用户关键行为，比如在社区类产品中，可以分别代表：最近一次登录时间、登录次数和登录时长。
2.用户价值类型的划分
如图，该模型通过对每个用户R值、F值、M值高低的评估，将其对应到不同的区间中去，从而将用户划分为8种用户价值类型。
在RFM模型中，用户最近一次交易的时间越近越好，因为这类用户更为敏感，对其进行营销，效果更为显著；而交易频次则是越高越好，因为这说明用户对产品满意度更高，复购意愿更强；交易金额也是越高越好，交易金额高的用户对产品的贡献度更大，属于高价值用户。
二、RFM用户分层的操作步骤
以某在线教育平台为例（案例中的数据均为虚构），下面将通过excel演示具体的操作步骤。
1.获取原始数据
获取用户分层所需要的原始数据，可以请研发的同学帮忙调出“过去某段时间内某类用户的所有订单数据”，订单中只需包括“用户ID”，“订单交易时间”，以及“实付金额”。
这里应沟通清楚，“过去的某段时间”具体是多久，半年？一年？还是其他的什么时间？另外，是需要所有用户的数据，还是只需要某一类特定用户的数据。
2. 对数据进行初步处理
拿到订单数据后，我们需要对其进行初步处理，以算出每位用户对应的“最近一次交易时间差”、“交易频次”和“交易总额”。
首先，运用“now函数”算出当前的时间，再运用“days函数”算出“交易时间差”。
接着，通过“数据透视表”功能，对“交易时间差”取最小值项，复制粘贴“用户ID”整列数据后对其取计数项，对“实付金额”取求和项，从而计算出每位用户“最近一次交易时间差”，“交易频次”以及“交易总额”。
3. 建立评估模型
根据业务特性或数据分布情况来划分数据分布区间，建立评估模型。
1) R值表
这里我们以在线教育为例，参照业务特性，找出关键的时间节点。一般情况下：
新用户注册15天内完成首次购买行为；
一门课程的周期是60天；
用户在180天完成复购行为；
超过365天没有发生购买行为的用户，可视为流失用户。
综上，关键节点分别为“15，60，180，365“，那么我们可以把R值表定义为：
2) F值表
这里我们假设根据数据分布情况进行划分，
如图所示，交易频次（订单数量）为1的用户比例在55% 左右，交易频次为2的用户比例在20%左右。1和2之间出现一个巨大的落差，同样的，2和3之间，5和6之间也出现巨大的落差，而交易频次为3，4，5的用户比例之间差别不大，都在7.5%左右，
综上，我们可以把3~5次交易频次的用户作为一个区间考虑，所以，F值的关键节点为“1、2、3、5、6“，可得F值表：
3) M值表
同样的，根据产品的业务特性或数据分布情况进行区间划分。由于前面已经写过，这里不再赘述，直接定义M值表。
4.定义R值，F值，M值和中值
参照前面所定义的R值、F值和M值表，将每位用户“最近一次交易时间差”、“交易频次”、“交易金额”转换为评估模型的语言。
1) R值、F值、M值
运用“IF函数”，算出每位用户的R值、F值和M值。
R值=IF(B3>365,1,IF(B3>180,2,IF(B3>60,3,IF(B3>15,4,5))))
F值=IF(C3<2,1,IF(C3<3,2,IF(C3<6,3,4)))
M值=IF(D3>1200,1,IF(D3>1000,2,IF(D3>800,3,IF(D3>600,4,5))))
2) 中值
如果没有中值，将无法评估每位用户的R值、F值和M值是高是低（即是处于坐标轴的上方还是下方）。最常见的做法是取平均值和中位数，另外也可以用二八法则进行推算。这里我们以取平均值作为中值为例。
如图，运用“Average函数“，分别算出R、F、M的平均值（即中值）。
5. 对用户进行分层
首先，运用“IF函数”，分别算出每位用户的R值、F值、M值的高低，即每位用户的R值、F值和M值与中值相比，是大还是小。
R值的高低=IF(E3>$E$1,”高”,”低”)
F值的高低=IF(F3>$F$1,”高”,”低”)
M值的高低=IF(G3>$G$1,”高”,”低”)
最后，运用“IF函数”+“And函数”，算出每位用户的用户类型。
用户类型=IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”高”),”重要价值用户”,IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”高”),”重要发展用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”高”),”重要保持用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”低”,J3=”高”),”重要挽留用户”, IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”低”),”一般价值用户”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”低”),”一般发展用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”低”),”一般保持用户” , “一般挽留用户”)))))))
6.制定不同层级的运营策略，执行检验并迭代
对于“重要发展用户”，即购买课程时间较近，购买金额较高，但购买频次较低的用户，他们本身购买意愿和购买能力较高，可以为他们推荐更高阶或与当前课程有关联性的其他课程，提高他们的购买频次。
对于“一般发展用户”，也就是不久前发生购买行为的新用户，可以提供专属福利，并为其设计好后续转化的路径。
对于“重要挽留用户”，即历史交易金额较多，但长时间没有购买的用户，可以对其发放优惠券，刺激他们进行消费。
来源/作者：小鹿的工作日记
题图来自pexels，基于CC0协议。
