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“ RFM分析，是用戶精細(xì)化運(yùn)營中比較常見的分析方法了。”
今天和大家分享一下數(shù)據(jù)分析中比較常用的一個分析框架：RFM分析。該模型用的很多，說明有模型自身的優(yōu)勢；但同時也存在很多的問題。今天和大家一起探討。
RFM分析，其實(shí)是一種將用戶分層、進(jìn)而針對不同用戶群體進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營的方法。
RFM的三個字母，分別代表了一個維度：
R（Recency）：最近一次消費(fèi)時間。反映了用戶最近消費(fèi)的熱度，用以衡量用戶是否流失。理論上，最近一次消費(fèi)時間越長，流失概率越高
F（Frequency）：用戶的消費(fèi)頻率。反映了用戶對于產(chǎn)品、品牌的忠誠程度。理論上，一定時間內(nèi)的購買頻率越高，用戶忠誠度越高
M（Monetary）：消費(fèi)金額。反映了用戶的購買力。
通常來講，是針對每個維度設(shè)定一個閾值，將用戶群體劃分為二（高于閾值、低于閾值），三個維度齊下，則可以將用戶整體劃分為2^3=8個用戶細(xì)分群。如下圖：
有了用戶的細(xì)分，可以針對細(xì)分用戶進(jìn)行精細(xì)化的營銷。比如針對【重要價值客戶】應(yīng)該做好用戶的權(quán)益維系，針對【重要保持客戶】做好客戶的流失挽回。
關(guān)于模型的大體含義和應(yīng)用價值，就簡述一二，詳細(xì)的請繼續(xù)。
RFM模型的建立，總結(jié)起來一般可以分為以下幾步。
從定義中我們可以看出來，R、F、M其實(shí)都是和消費(fèi)相關(guān)的。因此，關(guān)于RFM模型的搭建，使用的原始數(shù)據(jù)很明確：訂單表交易表。
而且，使用的維度其實(shí)并不需要很復(fù)雜，只要有以下的維度就足夠了：
即我們只要有用戶唯一標(biāo)識、消費(fèi)時間、消費(fèi)金額，這三個字段的明細(xì)，就可以來搭建RFM的分析模型了。
當(dāng)然，對于原始數(shù)據(jù)有一些數(shù)據(jù)清洗的工作，這里就不贅述了。比如選取的是成交的訂單，而不是下單未支付的；比如選取的是排除大機(jī)構(gòu)的訂單……等等。
基于上面的原始訂單數(shù)據(jù)，下一步就是RFM三個維度的加工。這里面，有很多細(xì)節(jié)的問題。
首先，關(guān)于最近一次消費(fèi)時間的計(jì)算。這個指標(biāo)的定義比較明確，直接取最近一次消費(fèi)的時間和當(dāng)前時間做差就好。
關(guān)于消費(fèi)頻率的計(jì)算，必須有時間范圍的設(shè)定。那具體是設(shè)置最近一年的消費(fèi)頻率（即購買了幾次），還是最近1個月的消費(fèi)頻率呢？這是有很大差別的。通常來講，這個范圍的設(shè)定和分析用戶的行業(yè)有很大關(guān)聯(lián)。比如快消品，統(tǒng)計(jì)用戶的幾個月的時間就夠了，但耐消品，顯然不是。統(tǒng)計(jì)一年的，可能用戶都沒有復(fù)購。
關(guān)于消費(fèi)金額。這里和消費(fèi)頻率一樣，也是要有時間范圍設(shè)定的，道理也是一樣的。確定好了時間范圍，直接做sum就行，沒有太多的疑惑。
因此參數(shù)的設(shè)定，沒有固定的標(biāo)準(zhǔn)，要多結(jié)合自己所處的行業(yè)規(guī)律。加工完是這樣的表：
加工好了基礎(chǔ)的三個維度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，接下來就是進(jìn)行劃分閾值的確定。即確定基于多大的數(shù)值，將每個維度的用戶進(jìn)行分段劃分。
通常來講，每個維度只需要確定一個閾值即可，這樣可以將總體用戶劃分為8個分段。但現(xiàn)在還有一種套路是每個維度劃分為5段，將總體劃分為5^3共計(jì)125個分層，美其名曰【細(xì)分】。但我個人是不認(rèn)可的。我覺得RFM分析的重要意義就是用戶細(xì)分的可解釋及可落地性，劃分成125個用戶群體，你該如何精細(xì)化運(yùn)營呢？最終還是要進(jìn)行合并。
OK，我們還是按照正常8分層來講。我們看到上面的統(tǒng)計(jì)聚合表了，往往分布是下圖的樣子（以R為例）：
如何劃分為兩群用戶呢？這時有很多種不同的方法了。
第一種方法，采取均值的方法。我個人是不太建議用均值作為閾值的。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)情況經(jīng)常有一些異常值，會影響均值的計(jì)算。而數(shù)據(jù)清洗的時候很難都排掉異常。
第二種方法，是采取中位數(shù)（或者其他分位數(shù)，比如20%分位）的方法。這種方法直接將排序后的用戶按照數(shù)量進(jìn)行劃分，中位數(shù)可以將人群一分為均等兩份，其他分位數(shù)也可以有合理的業(yè)務(wù)解釋：20%的用戶貢獻(xiàn)了80%的作用，等等。
這種方法個人覺得比較簡單易行，比較推薦。
關(guān)于偏態(tài)分布（以右偏為例）下，眾數(shù)、中位數(shù)、均值有以下關(guān)系：
除了用統(tǒng)計(jì)量直接作為閾值外，第三種方法，也是市面上看到比較多的方法，就是打分法。
所謂的打分法，就是先將原始的R、F、M數(shù)值劃分為1~5的分?jǐn)?shù)，然后求分?jǐn)?shù)均值，作為劃分閾值。例如下圖：
這種方法吧，挺忙活，又是打分又是求均值的。但我個人不太建議。一方面，原本只需要計(jì)算一個閾值就好了，現(xiàn)在需要先劃分成5段，那這5段該怎么劃分才合理呢？其次，這種打分的意義在哪，還增加了計(jì)算復(fù)雜度。
如果是解決異常值或者分布不均的問題，用分位數(shù)的方法就好了，我并沒有太想明白市面上大行其道的打分法的意義在哪。我想到了一種可能，就是打分為了使三個維度可以在同一量綱上，進(jìn)行衡量，以此可以計(jì)算一個用戶的綜合RFM得分，進(jìn)行綜合得分的排名。如下圖：
如果是這樣，那我覺得，是不是用打分法就主要依賴于模型目標(biāo)了。若為了劃分為8個離散的用戶層，就沒必要打分；若為了求用戶的綜合RFM得分，需要打分。除此之外，我確實(shí)想不到打分的意義了。希望大神指點(diǎn)。
經(jīng)歷了上面不同閾值劃分方法的紛爭，下面就比較順暢了，那就是用戶分層的計(jì)算。
這一步比較容易理解，直接根據(jù)定好的三個閾值，判斷每個用戶屬于哪個區(qū)間，然后打標(biāo)即可。不贅述了。
所謂的模型優(yōu)化，主要還是在于閾值的調(diào)整。
要隨著最終劃分的人群以及相關(guān)的運(yùn)營效果、活動規(guī)律，調(diào)整閾值的設(shè)定，最終達(dá)到一個最合理的劃分。
本文開頭也提到了，RFM模型的應(yīng)用廣泛，是有很大優(yōu)點(diǎn)的，但缺點(diǎn)也是不少，現(xiàn)在來和大家一起探討一下。
最大的優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)該是數(shù)據(jù)的可獲得性。
目前在互聯(lián)網(wǎng)中，基本對于數(shù)據(jù)的收集做的還是比較完備了，采集了用戶的各種行為數(shù)據(jù)等，可以更好的進(jìn)行用戶打標(biāo)簽、分層的操作。但是在傳統(tǒng)行業(yè)中，沒有太多的行為數(shù)據(jù)，其實(shí)能用的數(shù)據(jù)比較有限。
但是，無論公司的數(shù)據(jù)做的有多不完備，也一定是有成交數(shù)據(jù)的（除非這個公司沒收入……）。只要有成交數(shù)據(jù)，就能進(jìn)行RFM的分析，這是最大的優(yōu)勢。而且，基于成交數(shù)據(jù)做的RFM模型，還是比較有效的。
其次，模型的分層可解釋性強(qiáng)。
其他很多算法模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型，往往通過聚類進(jìn)行用戶的分層，對于業(yè)務(wù)來講，不是很好解釋。但RFM模型分成的8個用戶類別，是非常好理解的。
RFM模型其實(shí)是滯后性的分析模型，只有當(dāng)用戶發(fā)生了購買行為后，才能進(jìn)行RFM的分析。而且模型的前提假設(shè)就是用戶的前后行為是無差別的。
另外，使用該模型需要注意的是，不同行業(yè)的應(yīng)用，是有差別的。
最典型的是就是快消品和耐消品的差別。對于耐消品而言，RFM分析并不是一個很行之有效的模型。例如冰箱的購買，用戶購買一臺冰箱后可能十幾年都沒有購買了，這是沒辦法用RFM分析的。如果強(qiáng)搬硬套，是沒有任何意義的。
以上是今天和大家分享的內(nèi)容，歡迎大家繼續(xù)關(guān)注~
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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、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：
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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、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(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，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「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(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(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)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(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)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。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、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(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。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)