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前言
“如果沒有做分層基本就沒有在做運(yùn)營這件事?！?-王慧文
分層是用戶運(yùn)營最基礎(chǔ)的底層思維。為什么要做分層？簡(jiǎn)單來說，分層是為了區(qū)別對(duì)待不同的用戶群體。為什要區(qū)別對(duì)待？因?yàn)椴煌挠脩羧后w價(jià)值不同、需求不同、驅(qū)動(dòng)力不同等等。
這些不同決定了想要提升用戶群體的價(jià)值，必須對(duì)癥下藥。
同時(shí)，分層也是精細(xì)化運(yùn)營的一種體現(xiàn)，通過優(yōu)化資源配置提升運(yùn)營的ROI。關(guān)于用戶分層的方法有很多，這里和大家分享的是一個(gè)比較基礎(chǔ)同時(shí)又廣為流傳的方法--RFM分層模型。
RFM最早在20世紀(jì)應(yīng)用于美國黃頁業(yè)務(wù)，直到今天在互聯(lián)網(wǎng)中也被廣泛應(yīng)用。其是基于用戶歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，以三維坐標(biāo)系進(jìn)行用戶價(jià)值分析的分層方法。基礎(chǔ)的分析步驟如下：
1、拉取用戶歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，并計(jì)算出每個(gè)用戶對(duì)應(yīng)的R、F、M數(shù)值，分別為Recency：最近一次消費(fèi)時(shí)間間隔，F(xiàn)requency：消費(fèi)頻率，Monetary：消費(fèi)金額。
2、將所有用戶的R、F、M三個(gè)數(shù)值分別進(jìn)行梯度劃分，通常每個(gè)指標(biāo)被劃分成5個(gè)梯度，對(duì)應(yīng)5個(gè)分值。
梯度的劃分方法可參考兩種：
1）將數(shù)值5等分，適用于數(shù)據(jù)曲線較為平緩的情況；
2）通常數(shù)據(jù)曲線都具有長(zhǎng)尾特征，可依據(jù)數(shù)據(jù)特征將R、F、M分別劃分成5個(gè)區(qū)間，比如通過散點(diǎn)圖進(jìn)行劃分或通過占比圖尋找曲線的明顯斷檔處進(jìn)行劃分。
3、依據(jù)上述分值梯度，計(jì)算每個(gè)用戶的R、F、M三個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的分值。
4、計(jì)算所有用戶的R、F、M三個(gè)指標(biāo)的均值。
5、將用戶的R、F、M三個(gè)指標(biāo)的分值依次與上述平均值進(jìn)行比較，若小于平均值則計(jì)為低，否則為高，得出每個(gè)用戶R、F、M分值的高低情況。
6、依據(jù)RFM分層表，進(jìn)行用戶類型的匹配，用戶最終被分為8種類型。如下圖：
（RFM分層結(jié)果表）
7、依據(jù)實(shí)際情況，針對(duì)每一類用戶制定不同的策略。
任何事物的成立都有前提，而前提往往是最容易被忽略的。
RFM層成立的前提有3個(gè)：
1.最近有過消費(fèi)行為的用戶，在未來一段時(shí)間內(nèi)再次消費(fèi)的概率越大；即用戶最近一次消費(fèi)的時(shí)間間隔越短（R值越?。魇У膸茁试叫?，用戶的價(jià)值越高。
2.最近一段時(shí)間消費(fèi)頻率越高的用戶，越忠誠，在未來再次消費(fèi)的概率越大；即F值越大，用的戶價(jià)值越高。
3.最近一段時(shí)間消費(fèi)金額越高的用戶，在未來越有可能產(chǎn)生高價(jià)值消費(fèi)；即M值越大，用戶的價(jià)值高。
之所以要說前提，是因?yàn)?a href="/tag/方法論" target="_blank">方法論都有他的局限性。對(duì)方法論不加分辨，胡亂套用，不僅不能解決問題，反而會(huì)越走越偏。
從上面三個(gè)前提也可以看出RFM的局限性。比如針對(duì)以下情況，上述三個(gè)前提很可能不成立：
用戶最近一次消費(fèi)間隔越短，流失幾率越?。?/p>
家居、汽車、房屋這類低頻的消費(fèi)品
服裝這類具有周期性的消費(fèi)品
用戶最近一段時(shí)間消費(fèi)頻率越高，未來消費(fèi)概率越大：
用戶一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)行為可能受多種外部因素影響，如：促銷打折、生日以及其他特殊情況導(dǎo)致的一段時(shí)間內(nèi)的高頻購買等
用戶最近一段時(shí)間消費(fèi)金額越高，未來越有可能產(chǎn)生高價(jià)值消費(fèi)：
消費(fèi)本身為低頻次的，如高價(jià)值的耐用品消費(fèi)
消費(fèi)本身為周期性的，如：母嬰、裝修、結(jié)婚等
所以不同行業(yè)不同類型的業(yè)務(wù)在使用該分層方法時(shí)一定要反問自己，上述三個(gè)前提對(duì)于自己的業(yè)務(wù)是否成立。
以下我以內(nèi)容社區(qū)中創(chuàng)作者的分層為例進(jìn)行RFM的實(shí)踐分享（數(shù)據(jù)部分均為舉例用的虛假數(shù)字）。
在不考慮創(chuàng)作者發(fā)布內(nèi)容質(zhì)量的前提下，基于創(chuàng)作者的發(fā)布行為進(jìn)行分層，以提升創(chuàng)作者群體的內(nèi)容發(fā)布數(shù)量。
第一步：確定創(chuàng)作者的R、F、M指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)什么指標(biāo)并進(jìn)行取數(shù)及數(shù)據(jù)處理。
相比于交易用戶，創(chuàng)作者在平臺(tái)的關(guān)鍵行為是內(nèi)容發(fā)布，其對(duì)應(yīng)的三個(gè)指標(biāo)分別為R：最近一次發(fā)布內(nèi)容的日期距離取數(shù)日的間隔天數(shù)，F(xiàn)：最近三個(gè)月創(chuàng)作者發(fā)布內(nèi)容的天數(shù)，M：最近三個(gè)月創(chuàng)作者發(fā)布內(nèi)容的總數(shù)。確定以上指標(biāo)后，取數(shù)如下：
將數(shù)據(jù)處理為以下格式：
第二步：觀察R、F、M各個(gè)數(shù)值對(duì)應(yīng)的用戶占比圖，以確定分值梯度。
以M為例，通過建立不同發(fā)布數(shù)量的作者占比趨勢(shì)圖，尋找曲線的斷檔處以確定分值的梯度。下圖中，曲線明顯的幾個(gè)斷檔處分別為：1-2條，3-6條，7-11條，12-15條，16條及以上。因此可將F值分為5檔，分別為1分：1-2條，2分：3-6條，3分：7-11條，4分：12-15條，5分：16條及以上。
根據(jù)上述方法依次計(jì)算出R、M的5個(gè)梯度，需要特別注意的是，R值越大則間隔天數(shù)越長(zhǎng)，對(duì)應(yīng)的分值越小。最終結(jié)果如下圖所示：
第三步：依次計(jì)算出每個(gè)用戶的R、F、M三個(gè)值，結(jié)果如下：
第四步：計(jì)算出所有用戶的R、F、M三個(gè)值的均值，并將用戶的每個(gè)值與均值進(jìn)行比較以判斷用戶R、F、M值的高低，大于等于均值記為高，小于均值記為低。結(jié)果如下：
第五步：根據(jù)RFM的用戶分層表，對(duì)每個(gè)用戶的類型進(jìn)行匹配，結(jié)果如下圖：
第六步：針對(duì)不同類型的創(chuàng)作者制定不同的策略，以提升作者的內(nèi)容發(fā)布數(shù)量。具體的策略這里不做闡述，因?yàn)樾枰Y(jié)合業(yè)務(wù)的實(shí)際情況而來。
上述分析中，在計(jì)算用戶R、F、M每個(gè)值的高低時(shí)采用了目前最為廣泛的一種方法：打分法。打分法的好處是可以對(duì)用戶的價(jià)值進(jìn)行量化。但其實(shí)在不量化用戶價(jià)值的情況下，可以采用更簡(jiǎn)便的一種方法：將所有用戶的R、F、M曲線依據(jù)帕累托法則（二八法則）進(jìn)行劃分來確定值的高低。
即使量化用戶價(jià)值，在講究科學(xué)運(yùn)營的今天，打分法也略顯粗糙。故在實(shí)操中可嘗試另外一種分層方法：AHP層次分析法。在上述創(chuàng)作者分層案例中，可將R、F、M三個(gè)指標(biāo)去量綱后，在考慮權(quán)重的情況下計(jì)算作者的價(jià)值分。相關(guān)公式如下：
作者價(jià)值分=-a*R值+b*F值+c*M值
（其中a、b、c為對(duì)應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重，“-a”表示R與作者價(jià)值成反比，R值、F值、M值為去量綱后的數(shù)值）
計(jì)算出對(duì)應(yīng)的分值后再依據(jù)分值進(jìn)行作者的分層，目前該方法有較多的應(yīng)用場(chǎng)景，后續(xù)將專門進(jìn)行探討。
RFM模型更重要的是提供了一種用戶分層的思路，而不只是方法。基于RFM模型的分層思路可以進(jìn)行更多延伸，比如：基于RFM其中的兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行二維象限的分析、根據(jù)業(yè)務(wù)特征對(duì)RFM的三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行替換以尋找適合自己業(yè)務(wù)的分層方法、將RFM中量化用戶價(jià)值的方式由評(píng)分替換為算法等更科學(xué)的方式。
方法重在活學(xué)活用，我個(gè)人是方法論的推崇者，但推崇的是在了解方法論局限性的前提下，以合適的方法解決問題。而不要胡亂套用，成為方法論的受害者。畢竟解決問題的方法有很多種，不必癡迷于用的是哪一種，達(dá)成目的即可。
-END-
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國家安全，泄露國家秘密，顛覆國家政權(quán)，破壞國家統(tǒng)一，損害國家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)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(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)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(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)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(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)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(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、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(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、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(nèi)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(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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