
作者:接地氣的陳老師
來(lái)源:接地氣學(xué)堂
上一篇講了【用戶畫(huà)像高大上,但90%的人都做失敗了!】后,很多同學(xué)表示想看RFM模型,今天它來(lái)了。RFM模型是很傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型,幾乎所有文章都會(huì)提到它,然而市面上流傳的各種亂用、錯(cuò)用也非常多。今天我們系統(tǒng)講一下
1
RFM基本原理
RFM模型是三個(gè)單詞的縮寫(xiě):
最近一次消費(fèi)時(shí)間 (Recency),取數(shù)的時(shí)候一般取最近一次消費(fèi)記錄到當(dāng)前時(shí)間的間隔,比如7天、30天、90天未到店消費(fèi)。直觀上,一個(gè)用戶太久不到店消費(fèi),肯定是有問(wèn)題,得做點(diǎn)什么事情。很多公司的用戶喚醒機(jī)制都是基于這個(gè)制定的。
一定時(shí)間內(nèi)消費(fèi)頻率 (Frequency),取數(shù)時(shí),一般是取一個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶消費(fèi)頻率。比如一年內(nèi)有多少個(gè)月消費(fèi),一個(gè)月內(nèi)有多少天到店等等。直觀上,用戶消費(fèi)頻率越高越忠誠(chéng)。很多公司的用戶激勵(lì)機(jī)制都是基于這個(gè)制定的,買(mǎi)了一次還想讓人家買(mǎi)第二次。
一定時(shí)間內(nèi)累計(jì)消費(fèi)金額(Monetary) ,取數(shù)時(shí),一般是取一個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶消費(fèi)金額。比如一年內(nèi)有多少消費(fèi)金額。直觀上,用戶買(mǎi)的越多價(jià)值就越大。很多公司的VIP機(jī)制是基于這個(gè)指定的,滿10000銀卡,滿20000金卡一類。
所以,即使單獨(dú)看這三個(gè)維度,都是很有意義的。當(dāng)然,也有把三個(gè)維度交叉起來(lái)看的(如下圖)。
因?yàn)镽FM與時(shí)間有關(guān),因此很多同學(xué)在取數(shù)的時(shí)候會(huì)糾結(jié)時(shí)間怎么分。嚴(yán)格來(lái)說(shuō),越柴米油鹽,消費(fèi)頻次本身越高的業(yè)務(wù),取的時(shí)間應(yīng)該越短。最典型的就是生鮮,人天天都要吃飯,7天不來(lái)可能就有問(wèn)題。普通的快消品零售可能取30天,類似服裝百貨零售可能取90天。當(dāng)然,更多的做法是按月取。比如R按月取,F(xiàn)、M算最近一年內(nèi)的數(shù)值。這樣做單純是因?yàn)楸容^方便理解而已。
RFM本質(zhì)上是一種用三個(gè)分類維度,找判斷標(biāo)準(zhǔn)方法。通過(guò)三個(gè)維度的組合計(jì)算,能判定出用戶的好壞,然后采取對(duì)應(yīng)措施。
RFM的真正意義,在于:這是一種從交易數(shù)據(jù)反推用戶價(jià)值的方法,因此可行性非常高!要知道:做數(shù)據(jù)分析的最大瓶頸是數(shù)據(jù)采集,而只要是個(gè)正常企業(yè),交易數(shù)據(jù)是肯定有的。因此只要企業(yè)建立了用戶ID統(tǒng)一認(rèn)證機(jī)制,就能將用戶ID與交易數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái),就能用RFM來(lái)分析用戶了。即使沒(méi)有埋點(diǎn)、沒(méi)有網(wǎng)站、沒(méi)有基礎(chǔ)信息也能做,簡(jiǎn)直是方便好用的神器。
當(dāng)然,所有方便好用的工具,都自帶一些不足,RFM模型也是如此。
2
RFM的最大短板
RFM最大的短板,在于用戶ID統(tǒng)一認(rèn)證。不要小看這幾個(gè)字,在相當(dāng)多的企業(yè)里非常難實(shí)現(xiàn)。比如你去超市、連鎖店、門(mén)店買(mǎi)東西,往往收銀小妹會(huì)機(jī)械的問(wèn)一句:有會(huì)員卡嗎?如果回答沒(méi)有,她也放你過(guò)去了。導(dǎo)致的結(jié)果,是線下門(mén)店的訂單,一般有70%-90%無(wú)法關(guān)聯(lián)到用戶ID,進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)用戶數(shù)據(jù)是嚴(yán)重缺失的,直接套R(shí)FM很容易誤判用戶行為。
至于用戶一人多張會(huì)員卡輪流薅羊毛,多個(gè)用戶共同一張VIP卡拿最大折扣,店員自己用親戚的卡把無(wú)ID訂單的羊毛給薅了之類的事,更是層出不窮,而且在實(shí)體企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都普遍存在。所以做RFM模型的時(shí)候,如果你真看到111類用戶,別高興太早,十有八九是有問(wèn)題的。現(xiàn)在的企業(yè)往往在天貓、京東、自有微商城、有贊等幾個(gè)平臺(tái)同時(shí)運(yùn)作,更加大了統(tǒng)一認(rèn)證的難度。如果沒(méi)有規(guī)劃好,很容易陷入無(wú)窮無(wú)盡的補(bǔ)貼大坑。
3
RFM的深層問(wèn)題
即使做好了用戶ID統(tǒng)一認(rèn)證,RFM還有一個(gè)更深層的問(wèn)題。
讓我們回顧一下,RFM模型的三個(gè)基本假設(shè):
R:用戶離得越久就越有流失風(fēng)險(xiǎn)
F:用戶頻次越高越忠誠(chéng)
M:用戶買(mǎi)的越多越有價(jià)值
反問(wèn)一句:這三個(gè)假設(shè)成立嗎?如果不結(jié)合具體行業(yè)、具體產(chǎn)品、具體活動(dòng)來(lái)看,似乎是成立的。但是一旦具體討論就會(huì)發(fā)現(xiàn):很多場(chǎng)景不滿足這三個(gè)假設(shè)。因此:單純講RFM,不結(jié)合產(chǎn)品、活動(dòng),是很容易出BUG的。
R:用戶離得越久就越有流失風(fēng)險(xiǎn)
如果是服裝這種季節(jié)性消費(fèi),用戶間隔2-3個(gè)月是很正常
如果是手機(jī)、平板這種新品驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,間隔時(shí)間基本跟著產(chǎn)品更新周期走
如果是家居、住房、汽車(chē)這種大件耐用品,R就沒(méi)啥意義,用戶一輩子就買(mǎi)2次
如果是預(yù)付費(fèi),后刷卡的模式,R就不存在了,需要用核銷(xiāo)數(shù)據(jù)代替
所以R不見(jiàn)得就代表著用戶有流失風(fēng)險(xiǎn),特別是現(xiàn)在有了埋點(diǎn)數(shù)據(jù)以后,用戶互動(dòng)行為更能說(shuō)明問(wèn)題。
F:用戶頻次越高越忠誠(chéng)
如果用戶消費(fèi)是事件驅(qū)動(dòng)的,比如賽事、節(jié)假日、生日、周末……
如果用戶消費(fèi)是活動(dòng)驅(qū)動(dòng)的,比如啥時(shí)候有優(yōu)惠啥時(shí)候買(mǎi)……
如果用戶消費(fèi)是固定模式的,比如買(mǎi)藥的用量就是30天……
以上情況都會(huì)導(dǎo)致F的數(shù)值不固定,可能是隨機(jī)產(chǎn)生的,也可能是人為操縱的。很多企業(yè)僵硬地執(zhí)行RFM模型,往往會(huì)定一個(gè)固定的F值,比如促使用戶買(mǎi)4次,因?yàn)閿?shù)據(jù)上看買(mǎi)了4次以上的用戶就很忠誠(chéng)。結(jié)果就是引發(fā)用戶人為拆單,最后F值做上去了,利潤(rùn)掉下來(lái)了。
M: 用戶買(mǎi)的越多越有價(jià)值
如果用戶是圖便宜,趁有折扣的時(shí)候囤貨呢?
如果用戶買(mǎi)了一堆,已經(jīng)吃膩了、用夠了呢?
如果用戶買(mǎi)的是耐用品,買(mǎi)完這一單就等十幾二十年呢?
如果用戶消費(fèi)本身有生命周期,比如母嬰,游戲,已經(jīng)到了生命周期末尾呢?
很多情況下,用戶過(guò)去買(mǎi)的多,不代表未來(lái)買(mǎi)的多。這兩者不劃等號(hào)。因此真看到011、001、101的客人,別急著派券,整明白到底出了啥問(wèn)題才是關(guān)鍵。
除了單獨(dú)維度的問(wèn)題外,三個(gè)維度連起來(lái)看,也容易出問(wèn)題。因?yàn)楹芏喙镜挠脩艚Y(jié)構(gòu)不是金字塔形,而是埃菲爾鐵塔型:底部聚集了太多的不活躍用戶,且不活躍用戶大多只有1單,或者只有幾次登錄便流失,因此RFM真按八分類化出來(lái),可能000的用戶比例特別多。
這意味著現(xiàn)有存活的用戶,可能是幸存者偏差的結(jié)果,現(xiàn)有的111不是000的未來(lái)。要更深層次地分析為啥會(huì)沉淀大量不活躍用戶,甚至從根上改變流程,才能解決問(wèn)題。真按照RFM生搬硬套??赡芫桶褬I(yè)務(wù)帶到死胡同里了。
4
RFM的典型亂用
RFM本身并沒(méi)有錯(cuò),在數(shù)據(jù)匱乏(特別是缺少埋點(diǎn)數(shù)據(jù))的情況下,用RFM比不用RFM好太多了。RFM的三個(gè)維度,每一個(gè)都很好用。RFM的整體架構(gòu),也適合用于評(píng)估用戶經(jīng)營(yíng)的整體質(zhì)量。錯(cuò)的,是生搬硬套R(shí)FM,不做深入分析。錯(cuò)的是看到買(mǎi)了大單的就叫爸爸,看到用戶不買(mǎi)就急著發(fā)券的無(wú)腦做法。一味派券不但嚴(yán)重透支營(yíng)銷(xiāo)成本,更會(huì)培養(yǎng)出更多薅羊毛用戶,破壞了正常經(jīng)營(yíng),只為了RFM的數(shù)值好看。
特別是網(wǎng)上文章、網(wǎng)課最喜歡教的:按RFM,每個(gè)拆分成5段,分成5*5*5=125類,然后再用K均值聚類聚成5-8類的做法,更是大錯(cuò)特錯(cuò)。
一來(lái),經(jīng)過(guò)K均值聚類以后,連RFM原有的含義清晰的優(yōu)點(diǎn)都沒(méi)有了,到底這8類咋解讀,非?;靵y。
二來(lái),這樣做沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)滾動(dòng)更新,過(guò)了一周或者一個(gè)月,RFM指標(biāo)都變了呀!難道你還天天把全量用戶拿出來(lái)聚類嗎。
三來(lái),k均值聚類不是一個(gè)穩(wěn)定的分類方法,無(wú)監(jiān)督的分類更適合做探索性分析。隔了一周,一個(gè)用戶被分成完全不同的兩類,這會(huì)讓市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)策劃執(zhí)行政策的時(shí)候非常抓狂:一天一個(gè)樣,到底要推什么!
本質(zhì)上看,因?yàn)榫W(wǎng)課、網(wǎng)文給的都是一張清洗得完美的靜態(tài)數(shù)據(jù)表,一不需要跟別的部門(mén)合作,二不需要考慮連續(xù)場(chǎng)景,所以才選了一個(gè)模型+算法的做法。嗯,能不能用不重要,顯得自己牛逼最關(guān)鍵!
5
如何讓RFM更有用
綜合RFM失效的場(chǎng)景,可以看出:季節(jié)性、商品特征、促銷(xiāo)活動(dòng)、節(jié)假日事件、用戶生命周期,這五大要素,都會(huì)影響到用戶的行為。因此不局限于RFM,深入研究用戶場(chǎng)景非常關(guān)鍵。
注意,這五大要素研究起來(lái),并沒(méi)有想象中的難。比如很多商品有內(nèi)在的關(guān)聯(lián)性,只要熟悉業(yè)務(wù)就能整明白。比如季節(jié)性、節(jié)假日事件,本質(zhì)上都和時(shí)間有關(guān),因此,對(duì)用戶登錄、消費(fèi)的時(shí)間打上標(biāo)簽,就能進(jìn)行分析(如下圖)。促銷(xiāo)活動(dòng)也是同理,促銷(xiāo)活動(dòng)可以直接從訂單識(shí)別出來(lái),因此也很容易給用戶貼上:促銷(xiāo)敏感型的標(biāo)簽。
用戶生命周期,需要數(shù)據(jù)采集,而且是采集一個(gè)最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)即可。最典型的用戶生命周期是母嬰行業(yè)做法,企業(yè)一定會(huì)采集一個(gè)最關(guān)鍵的數(shù)據(jù):懷孕多少周了。這個(gè)數(shù)據(jù)爸爸們不見(jiàn)得清楚,媽媽們一定很清楚。知道了起點(diǎn),后續(xù)就可以推算了。類似的還有藥店連鎖做慢病管理,K12教育等等。
6
小結(jié)
任何模型都有其產(chǎn)生的歷史背景、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、使用范圍,也不是所有模型的目的都是精準(zhǔn)。簡(jiǎn)單、好用、省事,是更多時(shí)候的考慮。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠(chéng)摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03