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如何使用RFM模型进行用户分层

2020-11-20 14:29:31 阅读(307 评论(0)

用户的价值分层主要有两种方式:根据用户的生命周期,根据用户的生命周期定义导入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期,每个阶段都有不同的操作目标。根据用户的关键行为进行划分,区分用户,实现用户分层。典型的就像RFM一样,在产品中找到能够衡量用户价值的关键行为,进行交叉分析和评价,最终形成分层模型。R最新交易时间:R值最大,说明交易时间越长,相反,交易时间越近。F交易频率:F越大,交易越频繁,是平台用户,反之,用户不够活跃。M交易总额:M越大,客户价值越高,是平台的关键用户。我们可以将用户的每个维度与其中值进行比较,并将其分为2*2*2=8类用户。了解用户的层次,就可以对不同价值的用户进行精细化操作,促进消费刺激消费,召回召回….2、RFM模型应用的具体实施步骤:以电子商务的统计数据为例:1。首先筛选数据,因为电子商务平台会有一些退货交易失败,这部分不是我们需要研究的对象,所以我们首先筛选出交易成功的用户。2.定义RFM评估模型,用数据透视表查看数据分布,或根据具体业务情况划分等级,或使用28种方法。80%的用户集中在低频率和低金额范围内,但20%的用户创造了大部分收入。根据上述数据,我将三个维度范围分为五个层次:3。首先计算R值之间的时差:用if函数计算每个用户的R值:IF(D10<=30,5,IF(D10<=60,4,IF(D10<=90,3,IF(D10<=120,2,1)))4.计算F值,计算每个用户的购买次数:COUNTIFS(A:A,A2)第二步:根据次数计算相应的F值,因为大多数用户购买次数小于5,直接用购买次数代替F值。5.计算M值金额作为数据透视,计算每个用户的支付总额。5.计算M值金额作为数据透视,计算每个用户的支付总额。根据用户的消费金额,用if函数计算相应的M值分数。6.进一步计算将计算出的RFM值与中值进行比较,比中值大的用“高”表示,反之用“低”表示。IF(B6>$F$1,"高","低")给另外两个标签:7.用if函数自动计算用户级IF(AND(F2="高",G2="高",H2="高"),"重要价值用户",IF(AND(F2="高",G2="低",H2="高"),"保持用户很重要",IF(AND(F2="低",G2="高",H2="高"),"用户的重要开发",IF(AND(F2="低",G2="低",H2="高"),"留住用户很重要",IF(AND(F2="高",G2="高",H2="低"),"一般价值用户",IF(AND(F2="高",G2="低",H2="低"),"用户的一般开发",IF(AND(F2="低",G2="高",H2="低"),"一般保持用户",IF(AND(F2="低",G2="低",H2="低"),"一般留住用户"))))))))8.做表,为其指定策略制定数据透视表,计算不同层次用户的比例

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