之前我们提到了我们的AARRR模型和RARRA模型。这两个模型主要运用于我们的用户拉新和用户留存过程中。那么如何让我们的新用户变成付费用户/老用户呢?这个就需要我们对用户进行分类,今天我们就来解读一个新模型--RFM模型。
1.何为RFM模型 首先,我们先来了解下什么是RFM模型,三个字母的含义如下: R:最近一次消费(recency),代表用户距离最后一次消费的时间,最近一次消费的时间距今越短,对我们来说该用户更有价值,也能更有效的触达该用户。 F:消费频次(frequency),用户在一段时间内,在产品内的消费频次。 M:消费金额(monetary),用户消费的金额,代表用户的价值贡献。
2.RFM模型在不同领域的应用 需要说明的是RFM模型的三个变量在不同的产品和领域可做不同的定义,并不局限于消费类的产品,比如在做社区的产品那里,可以这么去定义: R:最后一次发帖时间; F:发帖次数; M:评论数
如果不是在社区,而是在别的产品呢,也可以根据自己产品的需要去定义指标的具体内容,比如可以这么去定义: R:最后一次登录时间,最后一次浏览时间,最后一次点击时间,最后一次阅读时间等; F:发帖次数,登录频率,评论次数等; M:评论数,点赞数,点击数等;
在具体的应用中可以改变指标定义的内容,根据业务需要定义你的核心指标,比如下面我将以某外卖平台为例,定义最近一次消费时间,消费频次,消费金额,三个维度为大家讲解用户分层和应该采用的运营策略。 3.文章小结 上述RFM模型的分享是让大家去深刻理解用RFM模型做用户分层的方法,在具体的工作实践中应用起来,需要重视的是RFM模型有两个需要注意的方面: 核心指标的定义和时间节点的选取,相信大家在实践中会有更清楚的思考。
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