01

RFM的概念

RFM分層亦稱RFM分群，指的是一種衡量顧客或用戶價(jià)值的模型。R、F、M分別代表Recency(最近一次消費(fèi)時(shí)間)、Frequency(消費(fèi)頻率)、Monetary Value(消費(fèi)金額)，它從三個(gè)維度將用戶分為八類，分別采取針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略。

02

RFM的計(jì)算

下面以某母嬰店的例子來看RFM具體如何計(jì)算，分為以下幾個(gè)步驟：

Step 1，采集R、F、M數(shù)據(jù)

在采集數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們要先明確兩件事：一是采集的時(shí)間區(qū)間，二是用戶對(duì)象。

時(shí)間區(qū)間指的就是采集距當(dāng)前時(shí)點(diǎn)多長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)。

用戶對(duì)象是指要分析哪一部分用戶，還是說全體用戶，根據(jù)實(shí)際需要。

在本例中，采集的是近12個(gè)月以來的全量用戶數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含3個(gè)字段，即用戶ID——用來區(qū)分用戶個(gè)體，消費(fèi)時(shí)間——指產(chǎn)生訂單的具體日期，消費(fèi)金額——指單次消費(fèi)金額，原始數(shù)據(jù)樣本如下表所示：

Step 2，確定R、F、M的評(píng)分模型

采集了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后，我們就可以來衡量單個(gè)用戶在某一維度上的數(shù)據(jù)表現(xiàn)是高，還是低?比如，表中的340.40元算是什么水平?如果沒有參照值，就無法給出結(jié)論。

那這個(gè)高、低是和誰比呢?是與抽取出來的這個(gè)數(shù)據(jù)樣本內(nèi)部進(jìn)行對(duì)比，比如樣本的中心水平的消費(fèi)金額是300元，那340.4元就是“高”。

這個(gè)“中心水平”怎么計(jì)算呢?比較常用的方法就是等頻和等寬進(jìn)行切分，比如計(jì)算消費(fèi)金額的平均值。但平均值只適合于均類數(shù)據(jù)(例如某個(gè)班上男生的身高數(shù)據(jù)，離散程度沒有那么大)，但對(duì)于一些不規(guī)則數(shù)據(jù)，平均值的代表性就會(huì)比較差。比如該店有4位用戶，消費(fèi)金額分別為3000元、700元、600元、20元，從直覺上我們就知道前3位用戶是重要用戶，但如果按平均值(1080元)來評(píng)判的話只有第1位用戶才高過平均水平——屬于重要用戶，這顯然是不合理的。也可以考慮用中位數(shù)，它比平均值會(huì)更合理一點(diǎn)，上面4位用戶消費(fèi)金額的中位數(shù)是650元，以這個(gè)值作為參照，前2位用戶是重要用戶，這個(gè)結(jié)果比用平均值好一點(diǎn)，但仍然不是太理想。比較好的做法是，通過聚類算法分別找到R、F、M數(shù)據(jù)的中心點(diǎn)�；蛘�，用簡(jiǎn)化的建模方法來確定。

下面，我們重點(diǎn)介紹簡(jiǎn)化的建模方法，它通過Excel工具即可完成。

怎么做呢?我們先要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，分別對(duì)R、F、M定性評(píng)分(1-5分)：

對(duì)于R，我們經(jīng)過分析用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，一般來講用戶注冊(cè)后會(huì)在20天內(nèi)下單，那么20天是一個(gè)比較重要的周期;大部分用戶在50天內(nèi)完成第2次消費(fèi)，大部分在80天內(nèi)完成第3次消費(fèi)，大部分在150天內(nèi)完成第4次消費(fèi)。于是，我們可以將距離當(dāng)前0-20天內(nèi)消費(fèi)的用戶評(píng)為5分(距當(dāng)前越近得分越高)，將20-50天內(nèi)消費(fèi)的用戶評(píng)為4分，50-80天的為3分，80-150天的為2分，150天以上的為1分。

對(duì)于F，我們可以將近12個(gè)月中消費(fèi)5次(含)以上的評(píng)為5分，消費(fèi)4次的4分…消費(fèi)1次的1分。

對(duì)于M，我們分析12個(gè)月的消費(fèi)數(shù)據(jù)，計(jì)算出平均每次消費(fèi)金額為367元，那么，對(duì)應(yīng)F次數(shù)，我們也可以按照5個(gè)區(qū)間進(jìn)行評(píng)分：367元(含)以內(nèi)為1分，367-734元為2分，734-1101元為3分，1101-1468元為4分，1468元以上為5分。

通過上面的定性、定量相結(jié)合的方法，我們就建立了一個(gè)簡(jiǎn)單的RFM評(píng)估模型。

Step 3，計(jì)算R、F、M的實(shí)際得分

按照上面的評(píng)分模型，我們用Excel表可以非常方便地計(jì)算出每位用戶的R、F、M上的得分(其中B列的R值為距離當(dāng)前最近一次的消費(fèi)時(shí)間間隔)，如表所示：

上表中，每一行代表一位用戶的數(shù)據(jù)。R表示最近一次消費(fèi)時(shí)間距離當(dāng)前的天數(shù)，如果一位用戶最近12個(gè)月里有多次消費(fèi)記錄，則取離得最近的那次消費(fèi)，R則為該時(shí)間點(diǎn)與當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的差值，用天來表示;F表示最近12個(gè)月里共有多少次消費(fèi);M表示最近12個(gè)月里的消費(fèi)總金額，注意這里是總金額而非某單次的消費(fèi)金額。

Step 4，對(duì)R、F、M進(jìn)行高低比較

接下來 ，我們分別對(duì)每位用戶的R、F、M得分與平均值進(jìn)行比較，比如將所有用戶的R值得分求和再除以用戶總數(shù)，得到平均值是2.3，那么低于這個(gè)值，比較結(jié)果就是“低”，高于這個(gè)值，結(jié)果就是“高”。

由于我們已經(jīng)將分值按業(yè)務(wù)實(shí)際情況分成了5檔，因而此處的基準(zhǔn)取平均值或中值都是合適的。

以上，就是完整的RFM計(jì)算步驟。

來源：SMEI官方

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