rfm模型研究图书馆的论文数据

对于一个新上线产品的前期运营，我们一般的做法都是做活动、上新品、蹭热点、做营销、不断地去拓展新的客户。但是这种做法收效却不容乐观，真正获取的用户没有几个，最终都便宜了羊毛党。其实客户在不同阶段的需求是不一样的，有的客户图便宜，有的客户看新品，有的客户重服务。所以我们想要运营好一个产品，就需要对客户精细化运营。

精细化运营最经典的用户分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用户价值和用户创新能力的经典工具，主要是由用户最近一次购买时间、消费频次、消费金额组成。

RFM模型是衡量客户价值和客户潜在价值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率），Monetary（消费金额）组合而成，此模型对于运营、销售、财务、市场来说都比较重要。

R值（Recency）： 最近一次消费

表示用户最近一次消费距离现在的时间，消费时间越近的客户价值越大，1年前消费过的用户肯定没有1月前消费过的用户价值大，是衡量用户价值的一个指标。

基于R值的大小，可以看出上表中的客户2是最有价值的，客户3是最没有价值的，但是如果就此说明客户2是最有价值，而客户3是没有价值的是不成立的，对于客户价值我们不能仅看R值，还需要考虑F值和M值。这里我们只举出4个客户为例，但在真实的客户场景中，我们可以把客户按照周、月、季、年等维度的占比详细来观察出R的趋势变化。

F值（Frequency）： 消费频率

消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，其价值比偶尔来一次的客户价值大

基于F值的大小，可以看出客户4的价值最大，客户1的价值最小，但是如果考虑R值和M值就不能这样认为。其实客户对于产品的复购的核心因素是类目。有的类目产品复购率高（食品类）主要是食品属于易耗品，消耗周期短，购买的频率高，相对容易产生重复性购买。而有的类目产品复购率低（家电类），消耗周期长，购买频次低。建议在对F值进行统计时对于不同的类目要有相应的统计周期。

M值（Monetary）： 消费金额

消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者对于企业的价值。

基于M值的大小，可以看出客户4的价值最高，客户1的价值最低，M值同上面的R值、F值类似，单一的值并不能说明客户的好坏，三者结合才能更好地精细化用户，对购买产品的用户合理的分隔，采用不同的机制去运营。

RFM模型的主观细分

根据RFM模型值得大小对客户进行细分，如下表所示，将客户分为了8部分去运营，对于不同的细分人群采取不同的运营策略，在实际的应用场景中，店铺可以根据自己店铺的实际情况来细分人群，购买人群多的就分多个人群，购买人群少的就少分几个人群，具体的情况根据店铺来定。

RFM模型的量化细分

上面的模型细分主要是根据RFM值的大小进行模糊的细分，而如果想要更细地对人群进行划分，就需要对RFM进行量化处理，一般采用的方式有

1、根据经验定义权重

RFM值=a*R值+b*F值+c*M值

对于其中的权重a,b,c则需要经验丰富的业务人员来判断

2、归一化处理

将RFM的值进行归一化处理，公式为

RFM值=R1值+F1值+M1值

上面的R1,F1,M1都是归一化处理过后的值

3、AHP层次分析得出权重值

RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值

a1,a2,a3的值是AHP层次分析得出的权向量值

具体参考链接

最终按照得出值的大小进行人群细分，得出不同的人群