非洲百萬級用戶分層

KiKUU作為百萬級用戶的非洲購物平臺，一部分通過推廣拉新達到用戶增量，另一部分長期深耕存量用戶，通過精細化策略運營用戶。

在做用戶運營時往往會碰到很多數(shù)據(jù)問題：

1、TOP500用戶特征，其流失率如何，月貢獻價值如何？

2、如何挖掘高潛用戶，是否有成熟的運營策略培養(yǎng)重要用戶？

3、忠誠度較高的用戶多少，流失率達到多少閾值以下需要運營手段觸發(fā)？

4、哪些用戶可能是預流失，怎么做措施保持留存？

5、流失的用戶怎么以較優(yōu)的投入產(chǎn)出比做召回？

目前KiKUU也有較成熟的用戶畫像體系，用以衡量用戶價值和用戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。首先今天介紹一種建模方法RFM，該模型是根據(jù)用戶消費行為時間、頻次和消費金額三個指標把用戶劃分成不同價值的群體，可清晰了解忠誠用戶、機會用戶，給予商家運營策略的參考。

一、什么是RFM模型？

R：最近一次消費(Recency)，用戶最后一次付款時間距現(xiàn)在有多長時間了，量化反映用戶對平臺留存、用戶復購周期。比如距離當前上一次消費越遠的用戶，越有流失的風險。

F：消費頻率(Frequency)，用戶在某段時間段內(nèi)的消費頻次，反映用戶對平臺的忠誠和消費活躍、較穩(wěn)定的購物習慣。

M：消費金額(Monetary)，用戶在某段時間段內(nèi)的消費金額，反映用戶的消費能力、對平臺的貢獻價值。

二、RFM模型有什么用？

通過模型，對用戶購物行為量化分析，適用于高量級用戶平臺進行精細化運營。模型可動態(tài)地展示用戶的產(chǎn)出價值周期，平臺可根據(jù)不同用戶群體采取不同的運營措施，保持高價值和重要用戶留存，挖掘更有價值用戶群體。

三、如何構(gòu)建RFM模型？

三個核心指標，通過每個指標的劃分衍生出多種組合細分群體。目前，我們可以通過RFM模型并結(jié)合神策用戶畫像系統(tǒng)，計算出用戶人群的指標分布情況，并劃分出以下以高中低價值3大類用戶，適合場景運營的8大類細分用戶群體。以下詳細介紹建模過程。

1、確認用戶分層更新范圍

用戶行為是持續(xù)變動，過程中需要通過調(diào)整范圍、參數(shù)、閾值劃分用戶結(jié)果，與業(yè)務(wù)結(jié)果反復對比，驗證模型準確性和穩(wěn)定性。現(xiàn)模型是基于90天前注冊用戶在180天內(nèi)行為建立，因新注冊用戶價值與老用戶價值不同等評估，會有額外的新注冊用戶評估體系。

2、用戶指標切分

對指標進行切分，設(shè)定閾值。主要有2種方法。

（1）按照數(shù)據(jù)的分位數(shù)來打分

（2）依據(jù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的理解進行分值的劃分

這里我們采用了（2）方法進行以下劃分。

3、用戶維度打分

RFM模型中打分采取3分制。

（1）R值-用戶多少天沒來付款購物，所以R越大，分值越小。

近60天內(nèi)購買過：3分，近120天內(nèi)購買過：2分，最近購買在120天前：1分。

（2）F值-用戶購買頻次，數(shù)值越大，得分越高。

低頻購買：1分，中頻購買：2分，高頻購買：3分。

（3）M值-用戶平均支付金額，數(shù)值越大，得分越高。

低消費：1分，中消費：2分，高消費：3分。

4、用戶分值計算

基于三種指標，根據(jù)業(yè)務(wù)理解，先調(diào)整權(quán)重分，再進行總分值計算。這里我們調(diào)整權(quán)重比例為(R:F:M=1:1:1)。因每個指標3個劃分區(qū)，產(chǎn)生27種自由組合。

5、用戶分類

（1）我們根據(jù)三個指標綜合得分，以價值維度將用戶分高中低用戶3大類。根據(jù)“帕雷托法則”，80%的收入來自于20%。因各平臺差異，總的趨勢是一樣，KiKUU的高價值用戶往往落在少數(shù)用戶上。

（2）根據(jù)R分值、F分值、M分值，適合場景運營的8大類細分用戶如下

重要價值用戶：購買金額大且購買頻次高的用戶。

重要保持用戶：每次購買金額大，頻次大，但最近不常買的用戶。

重要發(fā)展用戶：經(jīng)常買、花費大但是購買頻次不多的用戶。

重要挽留用戶：消費金額大但最近不常買、購買頻次不多的用戶。

一般價值用戶：購買頻次高，復購高、最近購買過，但購買金額小的用戶。

一般保持用戶：購買頻次高，但最近不買且消費金額不大的用戶。

一般發(fā)展用戶：最近買了，但是買不多、花錢也不多的用戶。

一般挽留用戶：不愿花錢、不常買、購買頻次不高，最沒有價值的用戶（其余）。

可結(jié)合業(yè)務(wù)所需，調(diào)整每個維度的↑↓之間的閾值，如R分值>=2分為↑，<2f分為↓，對用戶進行分層。

四、RFM應用案例

老用戶召回：對流失用戶進行發(fā)短信、郵件形式進行召回。

在預算無限條件下，往往采取簡單粗暴方式對流失用戶進行地毯式轟炸一遍，覺得每個用戶都有同等可能被召回。然而在實際運營中，平臺會考慮運營成本，使運營都在有限的預算條件下合理進行。所以需要在流失用戶樣本中首先考慮高價值及重要用戶進行優(yōu)化，使得ROI最大化。

五、平臺介紹

KiKUU平臺通過商業(yè)建模，以全面真實的RFM數(shù)據(jù)對用戶進行分類管理與精細化運營，保持用戶持續(xù)活躍、消費、留存、召回。逐漸以較為科學管理方法和測試，使每個運營決策都有據(jù)可依。（來源：集酷蘭生）

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