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來源：接地氣的陳老師
大家好，我是接地氣的陳老師，今天分享的是RFM模型。RFM網上有很多網紅文章在講，但是大部分都是人云亦云，也沒有和業(yè)務實操結合。今天就做個深度解讀，從底層邏輯講起。
在漏斗模型篇，我們講過：大部分業(yè)務都是按流程推進，可以做漏斗分析。但是，大家有沒有想過一個問題：
1、如果沒有轉化過程記錄，該怎么辦？
2、如果用戶行為頻率很高，有幾十個漏斗，怎么辦？
3、如何用戶之間行為差異很大，有人幾十個漏斗，有人只有1個，咋辦？
此時，你本能地會想到：能不能不要每次都統(tǒng)計漏斗，而是直接看行為結果的發(fā)生頻率、發(fā)生數量、發(fā)生時間，這樣就能快速區(qū)分出高低用戶之間的差異。是滴，這是個正確的思路，RFM模型的設計思路正是如此。
RFM一般用于統(tǒng)計用戶消費行為
R（recency）最后一次消費距今多久
F（frequency）最近1段時間內消費頻率
M（monetary）最近1段時間內累計消費金額
以上就能統(tǒng)計出RFM指標，統(tǒng)計后形式如下表所示，每個用戶有對應的RFM指標數值。
這里有5個要點注意：
1、RFM以用戶ID為單位進行統(tǒng)計，如果是傳統(tǒng)零售，沒記錄用戶ID，只有訂單小票的流水號，則沒法用這個模型，至少得有個手機號做ID。
2、F值統(tǒng)計規(guī)則要看業(yè)務場景，如果一天內可能多筆、反復交易，可以直接統(tǒng)計有交易天數，如果一個天之內一般只交易一筆，或者好多天一筆，可以直接統(tǒng)計筆數。
3、最近1段時間，到底看多久？和業(yè)務特點有直接關系。原則上，越高頻的業(yè)務，看得時間越短，比如都是零售，如果是生鮮可以以周為單位統(tǒng)計（人每天要吃飯）如果是日雜可以以月為單位統(tǒng)計。
4、新用戶因為時間太短（比如注冊不足1周/不足1個月）則單獨統(tǒng)計，RFM適用于有一定時間的老用戶。
5、R的分段原理同上，越高頻的業(yè)務，R分段越短。如果是生鮮可能以天來看。越低頻的業(yè)務，比如理財、貸款，可能以月甚至季度為單位來看。
在計算完RFM數值以后，網紅文章一般會讓你把RFM三個值丟進kmean聚類，然后捏成4~5個分類。或者直接把RFM每個指標分成高中低，然后砍成3*3*3=27類。實際上這樣做并不好使喚，現實中你真分27類，業(yè)務估計會氣得跳起來：“你讓我咋配27個完全不一樣的策略”。
因為站在業(yè)務的角度，R值的意義就是喚醒，R越遠，越需要喚醒越大且喚醒難度越大。所以業(yè)務一般更重視M+F的分類結果。
比如在零售/電商業(yè)務中，M值高的用戶一般后續(xù)購買動力也高，因此要重點提升其F值，把他先留住。而F高、M低的用戶則意味著機會，可以嘗試做增量/交叉營銷，以提升M。因此實操的時候，一般如下分類：
注意！RFM只是簡單把輕中重區(qū)分出來，并不能推導出很切實可行的業(yè)務行動。網紅文章一般會忽視這一點，導致有些同學盲目抄一個RFM的計算案例，結果面試被質疑。
對業(yè)務而言，知道用戶的輕中重是一回事，能影響用戶是另一個回事。作為一個消費者，你關注的始終是：這個東西我需不需要？這個東西我喜不喜歡？這個東西要花多少錢？因此，需要在RFM做了分類的基礎上，進一步考慮用戶購買品類、折扣等因素。
比如，即使用戶RFM值完全一樣：
都是購買了3000元，買1臺空調VS買1件衣服的不一樣
都是購買了500元的酒，買1瓶價格500 VS買50瓶10元的不一樣
都是購買了3000元衣服，一次買5件上衣和一次買整套穿搭的不一樣
都是購買了3000元，原價購買3000與打8折下實際花3000不一樣
因此，一般對M或F值較高的用戶群體，會進一步分群。分群時，考慮自己公司的產品特點，區(qū)分價格敏感度高低，對新品、搭配的偏好。從而推導可落地的影響策略。
至于MF值較低的用戶，一般與我司還沒有建立啥感情，直接用當季新品、大折扣商品、爆款產品、引流產品輪番轟炸，試著提升M、F以后再做分群（如下圖）。
當你理解了RFM的原理之后，你會發(fā)現它非常好用，試問，除了零售消費外，還有沒有其他業(yè)務場景，也符合以下情況：
1、用戶行為頻率很高
2、用戶之間行為差異很大
3、需要考察一段時間內累計行為
有！比如典型的互聯網產品分析，特別是內容型產品（短視頻、小說、社區(qū)論壇）、工具型產品（在線文檔、OA等SAAS產品）和社交產品，都符合這個特點。比如逛知乎，用戶瀏覽行為非常多，且看一篇文章時間很短，轉發(fā)點贊也都是一瞬間的事。此時可以仿效RFM模型，構造一個分析用戶行為的模型。
比如統(tǒng)計：
R（recency）最后一次登錄距今多久
F（frequency）最近1周內登錄頻率
Q（quantity）最近1周內累計登錄時長
此時，就可以區(qū)分出輕中重度用戶，并且根據R值大小，制定召回計劃。我們姑且管它叫RFQ模型好了（如下圖）。
同RFM的弱點一樣，RFQ并沒有考慮用戶的內容類型偏好，因此需要結合內容類型來看。特別是針對F、Q較高的用戶，要關注其是否對某一個垂直內容/特殊功能特備有需求。對于FQ都很低的用戶，處理原理同樣是：用爆款內容去轟炸，先撩起興趣再說。
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1)包含自己或他人性經驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產生性聯想；
5)展現血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息，主要表現為：
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。
6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
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，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現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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三、申訴
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