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[数据分析] RFM分析方法

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[数据分析] RFM分析方法

美图欣赏2022/06/08

RFM分析方法

作用:对用户分类，识别出有价值的用户，对不同价值的用户使用不同的运营决策，把公司有限的资源发挥到最大的效果(用于用户价值细分，精细化运营)

RFM是3个指标的缩写:最近1次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)，通过3个指标对用户分类的方法称为RFM分析方法

最近1次消费时间间隔(R)是指用户最近一次消费距离现在多长时间了
消费频率(F)是指用户一段时间内消费了多少次
消费金额(M)是指用户一段时间内的消费金额

对于最近1次消费时间间隔(R)，上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高

对于消费频率(F)，购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高

对于消费金额(M)，消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高

把这3个指标按价值从低到高排序，并把这3个指标作为坐标轴，就可以把空间分为8部分，划分8类用户如下图所示:

[数据分析] RFM分析方法

[数据分析] RFM分析方法

详解使用RFM分析方法对用户进行分类

第1步:计算R、F、M的值

要得到R、F、M这3个指标，一般需要数据的3个字段:用户ID或者用户名称、消费时间、消费金额，从这3个字段可以计算出R、F、M这3个指标

以如下原始数据为例，假设现在是2022年6月30，分析最近30天的用户

[数据分析] RFM分析方法

计算出RFM值

[数据分析] RFM分析方法

第2步:给R、F、M值按价值打分

在表中添加3列，用于对后面计算出的R、F、M3个值打分

[数据分析] RFM分析方法

注意:按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分

举例:对于最近1次消费时间间隔(R)，上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值就越高

[数据分析] RFM分析方法

实际业务中，如何定义打分范围，要根据具体的业务来灵活掌握，没有统一的标准

[数据分析] RFM分析方法

各指标打分规则

根据打分规则，在最后3列填上对应的分值

[数据分析] RFM分析方法

第3步:计算价值平均值

分别计算出R值打分、F值打分、M值打分这3列的平均值

[数据分析] RFM分析方法

第4步:用户分类

在表格里增加3列，分别用于记录R、F、M3个值是高于平均值还是低于平均值

如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为”低”。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为”高”

[数据分析] RFM分析方法

然后和用户价值分层表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类别

[数据分析] RFM分析方法

提示:坐标轴的中心可以理解为某个指标价值的平均值

[数据分析] RFM分析方法

通过RFM分析方法来分析用户，可以对用户进行精细化运营，不断将用户转化为重要价值用户

RFM分析方法注意事项
1.R、F、M指标在不同业务下定义不同，要根据具体业务灵活应用
2.R、F、M按价值确定打分规则一般分为1~5分，也可以根据具体业务灵活调整
每个分值的范围要根据具体业务来定，就好比你在开车，车速控制在哪个范围，可以根据路况灵活把握
3.R、F、M这三个指标可以灵活和其他分析方法结合使用

Original: https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/125178003
Author: 山茶花开时。
Title: [数据分析] RFM分析方法

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