
[数据分析] RFM分析方法
本文主要讲解RFM分析方法

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:
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
计算出RFM值
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
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
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

根据打分规则,在最后3列填上对应的分值
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
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"
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
提示:坐标轴的中心可以理解为某个指标价值的平均值
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
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