已收藏,可在 我的資料庫 中查看
關(guān)注作者
您可能還需要

非洲百萬級用戶分層

RFM模型,模擬用戶畫像體系,用以衡量用戶價值和用戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段

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:

1TOP500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不同價值的群體清晰了解忠誠用戶、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。

非洲百萬級用戶分層

3用戶維度打分

RFM模型中打分采取3分制

1R-用戶多少天沒來付款購物所以R越大分值越小。

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

(2)F-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-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。

非洲百萬級用戶分層

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)RF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。

非洲百萬級用戶分層

四、RFM應(yīng)用案例

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。

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)

以上內(nèi)容屬作者個人觀點,不代表雨果網(wǎng)立場!本文經(jīng)原作者授權(quán)轉(zhuǎn)載。

相關(guān)標簽:

分享到:

--
評論
最新 熱門 資訊 資料 專題 服務(wù) 果園 標簽 百科 搜索

收藏

--

--

分享
KiKUU科長
分享不易,關(guān)注獲取更多干貨
欧美成人悬疑视频+迅雷下载| 亚洲欧美一区二区成人片| 久久精品99国产精品日本|