????????對于一個新上線產(chǎn)品的前期運營，我們一般的做法都是做活動、上新品、蹭熱點、做營銷、不斷地去拓展新的客戶。但是這種做法收效卻不容樂觀，真正獲取的用戶沒有幾個，最終都便宜了羊毛黨。其實客戶在不同階段的需求是不一樣的，有的客戶圖便宜，有的客戶看新品，有的客戶重服務。所以我們想要運營好一個產(chǎn)品，就需要對客戶精細化運營。

? ? ?精細化運營最經(jīng)典的用戶分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用戶價值和用戶創(chuàng)新能力的經(jīng)典工具，主要是由用戶最近一次購買時間、消費頻次、消費金額組成。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?什么是RFM模型

????????RFM模型是衡量客戶價值和客戶潛在價值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消費），F(xiàn)requency（消費頻率），Monetary（消費金額）組合而成，此模型對于運營、銷售、財務、市場來說都比較重要。

R值（Recency）：最近一次消費

????????表示用戶最近一次消費距離現(xiàn)在的時間，消費時間越近的客戶價值越大，1年前消費過的用戶肯定沒有1月前消費過的用戶價值大，是衡量用戶價值的一個指標。

????????基于R值的大小，可以看出上表中的客戶2是最有價值的，客戶3是最沒有價值的，但是如果就此說明客戶2是最有價值，而客戶3是沒有價值的是不成立的，對于客戶價值我們不能僅看R值，還需要考慮F值和M值。這里我們只舉出4個客戶為例，但在真實的客戶場景中，我們可以把客戶按照周、月、季、年等維度的占比詳細來觀察出R的趨勢變化。

F值（Frequency）：消費頻率

????????消費頻率是指用戶在統(tǒng)計周期內購買商品的次數(shù)，經(jīng)常購買的用戶也就是熟客，其價值比偶爾來一次的客戶價值大

????????基于F值的大小，可以看出客戶4的價值最大，客戶1的價值最小，但是如果考慮R值和M值就不能這樣認為。其實客戶對于產(chǎn)品的復購的核心因素是類目。有的類目產(chǎn)品復購率高（食品類）主要是食品屬于易耗品，消耗周期短，購買的頻率高，相對容易產(chǎn)生重復性購買。而有的類目產(chǎn)品復購率低（家電類），消耗周期長，購買頻次低。建議在對F值進行統(tǒng)計時對于不同的類目要有相應的統(tǒng)計周期。

M值（Monetary）：消費金額

消費金額是指用戶在統(tǒng)計周期內消費的總金額，體現(xiàn)了消費者對于企業(yè)的價值。

????????基于M值的大小，可以看出客戶4的價值最高，客戶1的價值最低，M值同上面的R值、F值類似，單一的值并不能說明客戶的好壞，三者結合才能更好地精細化用戶，對購買產(chǎn)品的用戶合理的分隔，采用不同的機制去運營。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?模型實踐

RFM模型的主觀細分

????????根據(jù)RFM模型值得大小對客戶進行細分，如下表所示，將客戶分為了8部分去運營，對于不同的細分人群采取不同的運營策略，在實際的應用場景中，店鋪可以根據(jù)自己店鋪的實際情況來細分人群，購買人群多的就分多個人群，購買人群少的就少分幾個人群，具體的情況根據(jù)店鋪來定。

RFM模型的量化細分

????????上面的模型細分主要是根據(jù)RFM值的大小進行模糊的細分，而如果想要更細地對人群進行劃分，就需要對RFM進行量化處理，一般采用的方式有

1、根據(jù)經(jīng)驗定義權重

RFM值=a*R值+b*F值+c*M值

對于其中的權重a,b,c則需要經(jīng)驗豐富的業(yè)務人員來判斷

2、歸一化處理

將RFM的值進行歸一化處理，公式為

RFM值=R1值+F1值+M1值

上面的R1,F1,M1都是歸一化處理過后的值

3、AHP層次分析得出權重值

RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值

a1,a2,a3的值是AHP層次分析得出的權向量值

具體參考鏈接

https://blog.csdn.net/mmm_jsw/article/details/84863416?

https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82415621?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

最終按照得出值的大小進行人群細分，得出不同的人群