如何通过RFM模型来进行用户分类

默默的后期君

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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