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用户研究：根据RFM模型细分用户
更新时间：2025-5-11 19:39:40 作者：爱短链
数据是所有分析的前提。
在数据驱动的时代，数据变得越来越重要。
谁掌握了数据，谁就赢得了用户、市场和流量。
例如，一些从事数据监控、用户信用调查、风险控制管理、数据接口和数据分析的公司将建立一个提供数据服务的平台，以实现数据的商业价值。
数据的价值不在于数据本身，而在于设计有价值的指标，并通过科学有效的手段进行分析。
分析用户数据的关键在于如何选择高效的分析模型？ 我们可以根据业务流程、应用场景、操作指标和分析策略来选择模型，然后分析数据，最终得到分析结果，从而采取下一步的操作策略。
常用的数据分析模型有：PEST分析法、4P营销理论，逻辑树分析法RFM模型等。
在日常数据操作过程中，最常用的模型是对用户进行精细营销RFM模型。
RFM模型是基于用户消费行为的人群细分方法。
RFM该模型从用户的业务数据中提取了三个指标：最新的消费时间(Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。
这三个指标可以衡量用户的活动、忠诚度和贡献。
1、R（Recency）：最新消费时间，即用户最新消费距离现在的时间。
R值越大，消费时间越近，一定程度上反映了用户的活动。
2、F（Frequency）：消费频率，即用户在统计周期内消费的次数。
F值越大，消费频率越高，一定程度上反映了用户的忠诚度。
3、M（Monetary）：消费金额，即用户在统计周期内消费的金额。
M值越大，消费量越高，一定程度上反映了用户的贡献。
通过R、F、M三个维度有效地将用户分为八个具有不同价值的群体：重要价值客户、重要开发用户、重要保留用户、重要保留客户、一般价值客户、一般开发用户、一般保留客户和一般保留客户。
RFM模型广泛应用于金融领域P2P以平台贷款人为例，我们根据浏览、充值和投资的维度重新定义RFM将模型量化为具体的分析指标。
1.最近花时间（Recency）：浏览时间最近，充值时间最近，投资时间最近。
2、消费频率（Frequency）：浏览次数、充值次数、投资次数。
3、消费金额（Monetary）：充值金额，投资金额。
例如，我们需要统计近三个月的投资，并细分用户价值。
首先，确定R、F、M各维度对应范围内的分值。
其次，去系统背景或数据库爬取数据后，根据贷款人最近的投资天数、累计投资次数和累计投资金额进行评分。
然后比较评分表、评分表和平均值，确定R、F、M为了确认客户类型，每个维度的高低值。
然后，统计每种客户类型的总数，其中重要价值客户25200，重要客户58260，重要开发客户42766，重要客户25432，一般价值客户38670，一般客户178620，一般开发客户367000，一般客户82489。
最后，用户数据可视化，使我们采取有针对性的操作策略，实现更准确的营销。
1、重要价值客户：投资时间近、投资频率高、投资金额高的贷款人。
这类客户的价值是平台的黄金所有者，需要关注服务，以最大化价值。
2.保持客户很重要:最近投资时间长、投资频率高、投资金额高的贷款人。
这类客户价值大但活低，需要主动回访，与他保持联系。
3.重要开发客户:投资时间近、投资频率低、投资金额高的贷款人。
这类客户价值大但忠诚度低，需要重点发展，挖掘沉默潜力。
4.留住客户很重要:投资时间长、投资频率低、投资金额高的贷款人。
这类客户价值大但贡献不高，需要采取措施留住或唤醒。
5.一般价值客户:投资时间近、投资频率高、投资金额低的贷款人。
作为普通客户，保持现状，以一对多的形式服务。
6、一般保持客户：最近投资时间长、投资频率高、投资金额低的贷款人。
作为一个沉默的客户，试着唤醒它，但不要消耗太多的资源。
7.一般开发客户:投资时间近、投资频率低、投资金额低的贷款人。
作为新客户，需要合理引导，转化为高净值用户。
8.一般留住客户:最近投资时间长、投资频率低、投资金额低的贷款人。
作为睡眠客户，基本上要放弃，杜绝羊毛党和黑名单用户。
用RFM模型进行数据分析是为了找出有价值的用户，以区分不同贷款人对公司的不同好处。
根据二八定律：80%的收益来自20%的贷款人投资，因此我们应该将80%的资源花在20%的优质客户上，这些客户可以获得关键收益。
公司的资源和人力有限，不能很好地为各类客户服务。
这些客户群体是我们的目标用户和关键资源，因此我们应该关注重要的价值客户、重要的维护客户、重要的开发客户和重要的留住客户。
对于以上四类优质客户，我们可以制定个性化的服务和运营策略，对这些用户进行差异化营销。
1.重要价值客户:大额高利息目标可以定向推送。
2.保持客户重要:投资目标可以加息或返现。
3.重要开发客户:建立用户成长激励体系。
4.留住客户很重要:可以通过投资获得抽奖机会。
RFM模型是衡量客户价值的重要工具，为数据分析提供了思路和方法。
在工作中，RFM该模型可以引导产品经理做出更客观、更理性的决策。
数据分析是必修课之一，掌握一定的数据分析能力，能更好地提高工作效率。
很多企业在招聘产品经理时，会把数据分析能力作为硬性条件，要求掌握数据分析的基本原理和方法，并能应用到工作中。
在竞争激烈的工作场所，首先了解数据并擅长数据分析的产品经理将成为工作场所的赢家。
-END- 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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在数据驱动的时代，数据变得越来越重要。
谁掌握了数据，谁就赢得了用户、市场和流量。
例如，一些从事数据监控、用户信用调查、风险控制管理、数据接口和数据分析的公司将建立一个提供数据服务的平台，以实现数据的商业价值。
数据的价值不在于数据本身，而在于设计有价值的指标，并通过科学有效的手段进行分析。
分析用户数据的关键在于如何选择高效的分析模型？ 我们可以根据业务流程、应用场景、操作指标和分析策略来选择模型，然后分析数据，最终得到分析结果，从而采取下一步的操作策略。
常用的数据分析模型有：PEST分析法、4P营销理论，逻辑树分析法RFM模型等。
在日常数据操作过程中，最常用的模型是对用户进行精细营销RFM模型。
RFM模型是基于用户消费行为的人群细分方法。
RFM该模型从用户的业务数据中提取了三个指标：最新的消费时间(Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。
这三个指标可以衡量用户的活动、忠诚度和贡献。
1、R（Recency）：最新消费时间，即用户最新消费距离现在的时间。
R值越大，消费时间越近，一定程度上反映了用户的活动。
2、F（Frequency）：消费频率，即用户在统计周期内消费的次数。
F值越大，消费频率越高，一定程度上反映了用户的忠诚度。
3、M（Monetary）：消费金额，即用户在统计周期内消费的金额。
M值越大，消费量越高，一定程度上反映了用户的贡献。
通过R、F、M三个维度有效地将用户分为八个具有不同价值的群体：重要价值客户、重要开发用户、重要保留用户、重要保留客户、一般价值客户、一般开发用户、一般保留客户和一般保留客户。
RFM模型广泛应用于金融领域P2P以平台贷款人为例，我们根据浏览、充值和投资的维度重新定义RFM将模型量化为具体的分析指标。
1.最近花时间（Recency）：浏览时间最近，充值时间最近，投资时间最近。
2、消费频率（Frequency）：浏览次数、充值次数、投资次数。
3、消费金额（Monetary）：充值金额，投资金额。
例如，我们需要统计近三个月的投资，并细分用户价值。
首先，确定R、F、M各维度对应范围内的分值。
其次，去系统背景或数据库爬取数据后，根据贷款人最近的投资天数、累计投资次数和累计投资金额进行评分。
然后比较评分表、评分表和平均值，确定R、F、M为了确认客户类型，每个维度的高低值。
然后，统计每种客户类型的总数，其中重要价值客户25200，重要客户58260，重要开发客户42766，重要客户25432，一般价值客户38670，一般客户178620，一般开发客户367000，一般客户82489。
最后，用户数据可视化，使我们采取有针对性的操作策略，实现更准确的营销。
1、重要价值客户：投资时间近、投资频率高、投资金额高的贷款人。
这类客户的价值是平台的黄金所有者，需要关注服务，以最大化价值。
2.保持客户很重要:最近投资时间长、投资频率高、投资金额高的贷款人。
这类客户价值大但活低，需要主动回访，与他保持联系。
3.重要开发客户:投资时间近、投资频率低、投资金额高的贷款人。
这类客户价值大但忠诚度低，需要重点发展，挖掘沉默潜力。
4.留住客户很重要:投资时间长、投资频率低、投资金额高的贷款人。
这类客户价值大但贡献不高，需要采取措施留住或唤醒。
5.一般价值客户:投资时间近、投资频率高、投资金额低的贷款人。
作为普通客户，保持现状，以一对多的形式服务。
6、一般保持客户：最近投资时间长、投资频率高、投资金额低的贷款人。
作为一个沉默的客户，试着唤醒它，但不要消耗太多的资源。
7.一般开发客户:投资时间近、投资频率低、投资金额低的贷款人。
作为新客户，需要合理引导，转化为高净值用户。
8.一般留住客户:最近投资时间长、投资频率低、投资金额低的贷款人。
作为睡眠客户，基本上要放弃，杜绝羊毛党和黑名单用户。
用RFM模型进行数据分析是为了找出有价值的用户，以区分不同贷款人对公司的不同好处。
根据二八定律：80%的收益来自20%的贷款人投资，因此我们应该将80%的资源花在20%的优质客户上，这些客户可以获得关键收益。
公司的资源和人力有限，不能很好地为各类客户服务。
这些客户群体是我们的目标用户和关键资源，因此我们应该关注重要的价值客户、重要的维护客户、重要的开发客户和重要的留住客户。
对于以上四类优质客户，我们可以制定个性化的服务和运营策略，对这些用户进行差异化营销。
1.重要价值客户:大额高利息目标可以定向推送。
2.保持客户重要:投资目标可以加息或返现。
3.重要开发客户:建立用户成长激励体系。
4.留住客户很重要:可以通过投资获得抽奖机会。
RFM模型是衡量客户价值的重要工具，为数据分析提供了思路和方法。
在工作中，RFM该模型可以引导产品经理做出更客观、更理性的决策。
数据分析是必修课之一，掌握一定的数据分析能力，能更好地提高工作效率。
很多企业在招聘产品经理时，会把数据分析能力作为硬性条件，要求掌握数据分析的基本原理和方法，并能应用到工作中。
在竞争激烈的工作场所，首先了解数据并擅长数据分析的产品经理将成为工作场所的赢家。
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