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公司里面有這樣一個場景,一個做食品的公司在某一個月突然就發(fā)現(xiàn)相比上個月,當月的銷售額極度下跌,老板驚慌失措,找來下屬分析原因,但是沒有一個人能夠清楚的講出導致此次事故的重要原因。
后來發(fā)現(xiàn),這個公司連一個數(shù)據(jù)分析師都沒有。聽了專家的建議后,找來了數(shù)據(jù)分析師,果不其然,在了解大致描述后,只見數(shù)據(jù)分析師花了一個下午做了一些統(tǒng)計圖表,便直接給出了導致銷售額下降的原因——重要價值客戶流失。后來找到并查看了“重要價值客戶”名單以及其此月的銷售額貢獻情況。證實了數(shù)據(jù)分析師得出的結論的確是正確的。那么,到底數(shù)據(jù)分析師是怎樣從數(shù)據(jù)之中得到連相關人員都不知道的情況的呢?
他能解決這樣的問題用到的就是我們這里要講的RFM模型。首先我們先來介紹一下三個字母的意思。實際上這三個字母分別代表以下三個指標。
R值:最近一次消費(Recency)
指客戶在店鋪最近一次和上一次的消費時間間隔,R值越小時間間隔越短,客戶價值越高,對店鋪的回購機制越有可能產生回應。
目前網(wǎng)購便利,顧客已經有了更多的購買選擇和更低的購買成本,去除地域的限制因素,客戶非常容易流失,因此CRM操盤手想要提高回購率和留存率,需要時刻警惕R值。
F值:消費頻率(Frequency)
消費頻率是客戶在固定時間內的購買次數(shù)(一般是1年),購買次數(shù)越多,也就是F的值越大,客戶價值越高。
但是如果實操中店鋪由于受品類寬度的原因,比如賣3C產品,耐用品等即使是忠實粉絲用戶也很難在1年內購買多次。所以,一般店鋪在運營RFM模型時,會把F值的時間范圍去掉,替換成累計購買次數(shù)。
M值:消費金額(Monetary)
M值是RFM模型中相對于R值和F值最難使用,但最具有價值的指標。指一段時間(通常是1年)內的消費金額,消費金額越高,也就是M的值越大,用戶價值越高。
但對于一般店鋪的而言,產品價格帶比較單一,比如:同一品牌美妝類,價格浮動范圍基本在某個特定消費群的可接受范圍內,加上單一品類購買頻次不高,所以對于一般店鋪而言,M值對客戶細分的作用相對較弱。所以用店鋪的累計購買金額和平均客單價替代傳統(tǒng)的M值能更好的體現(xiàn)客戶消費金額的差異。
針對每個維度設定一個閾值,將用戶群體劃分為二(高于閾值、低于閾值),閾值可以使用中位數(shù)、平均數(shù)等
三個維度齊下,則可以將用戶整體劃分為8個用戶細分群。
有了用戶的細分,可以對不同價值的用戶使用不同的運營決策,把公司有限的資源發(fā)揮到最大的效果,這就是我們常常聽到的精細化運營,不斷將用戶轉化為重要價值用戶。比如針對【重要價值客戶】應該做好用戶的權益維系,針對【重要保持客戶】做好客戶的流失挽回。
那么接下來問題來了,我們需要怎樣衡量每一個客戶的RFM指標呢?給定一個用戶,我們怎樣才能正確將他劃分呢?對于每一個指標來說,我們總得有一個標準衡定它為高還是低吧!
1.數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)源必需字段有:【用戶名稱】、【購買時間】、【購買產品數(shù)】、【消費金額】。
例如,在上面的店鋪中,就采用了統(tǒng)計本月31天的這個時間間隔確定了時間范圍。
2. 建立評分參數(shù),分別得出R值、F值、M值
這里是按指標的價值打分,不是按指標數(shù)值大小打分。對于最近1次消費時間間隔(R),上一次消費離得越近,也就是R的值越小,用戶價值越高。
實際業(yè)務中,如何定義打分的范圍,要根據(jù)具體的業(yè)務來靈活掌握,沒有統(tǒng)一的標準。
3. 判斷R值、F值、M值的高與低
計算R值、F值、M值的平均值,再將其與平均值進行比較。小于平均值則為0,大于平均值則為1。
4. 對照模型,得到客戶分類結果
得到客戶分類后,我們是不是就該對不同的客戶提供不同的服務呢?
這就是人們常說的精細化運營,在流量紅利逐漸消失后,人們不得不進行精細化運營,必須對不同的客戶提供不同等級的服務。在文章開頭講到的沒有數(shù)據(jù)分析師的公司問題就是還沒有意識到精細化運營這一點,才出現(xiàn)了連”大客戶“的名單都不知道的情況。
言歸正傳,那么,通常我們肯定是要將重點放在前四類客戶上。對于
1.重要價值客戶,RFM都很高,我們要提供VIP服務
2.重要發(fā)展客戶,消費頻率低,這類客戶是最容易轉化成第一類客戶的群體,一定要想辦法提高他們的消費頻率。
3.重要保持客戶,最近一筆消費時間已經有些遠了,所以必須要主動保持聯(lián)系,提高復購。
4.重要挽留客戶,這類客戶消費頻率低和最近消費時間間隔比較遠,但是消費金額高,這種用戶即將流失,要主動聯(lián)系用戶,調查問題出在哪里,想辦法挽回。
覺得計算步驟太復雜的話可以直接使用SPSSPRO一鍵輸出分析結果!
RFM值可以系統(tǒng)自動設置也可以手動設置。
注意事項:
(1)不同業(yè)務中R、F、M的定義不同,要根據(jù)具體業(yè)務靈活應用。比如:考察用戶的活躍行為,也可以分為RFA(A:最近1周內累計活躍時長),這時候,RFA組合,也能清晰地區(qū)分出輕重度用戶,還能找到下一步運營思路。
針對登錄次數(shù)多,日?;钴S用戶,可以推送最新更新信息,刺激再次登錄(R:5天、F:30次、M:5小時)
針對不活躍但深度的用戶,可以找其感興趣的內容,定期喚醒(R:5天、F:5次、M:5小時)
(2)R、F、M按價值確定打分的規(guī)則一般分為1~5分,也可以根據(jù)具體業(yè)務靈活調整。
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5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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