很可惜 T 。T 您现在还不是作者身份，不能自主发稿哦～
如有投稿需求，请把文章发送到邮箱tougao@appcpx.com，一经录用会有专人和您联系
咨询如何成为春羽作者请联系：鸟哥笔记小羽毛（ngbjxym）
“ RFM分析，是用户精细化运营中比较常见的分析方法了。”
今天和大家分享一篇历史文章，内容做了微调。是数据分析中比较常用的一个分析框架：RFM分析。该模型用的很多，说明有模型自身的优势；但同时也存在很多的问题。今天和大家一起探讨。
关于分析方法及产品化，之前有分享过《留存分析》、《漏斗分析》、《路径分析》、《归因分析》，可以查看回顾。
RFM分析，其实是一种将用户分层、进而针对不同用户群体进行精细化运营的方法。
RFM的三个字母，分别代表了一个维度：
R（Recency）：最近一次消费时间。反映了用户最近消费的热度，用以衡量用户是否流失。理论上，最近一次消费时间越长，流失概率越高
F（Frequency）：用户的消费频率。反映了用户对于产品、品牌的忠诚程度。理论上，一定时间内的购买频率越高，用户忠诚度越高
M（Monetary）：消费金额。反映了用户的购买力。
通常来讲，是针对每个维度设定一个阈值，将用户群体划分为二（高于阈值、低于阈值），三个维度齐下，则可以将用户整体划分为2^3=8个用户细分群。如下图：
有了用户的细分，可以针对细分用户进行精细化的营销。比如针对【重要价值客户】应该做好用户的权益维系，针对【重要保持客户】做好客户的流失挽回。
关于模型的大体含义和应用价值，就简述一二，详细的请继续。
RFM模型的建立，总结起来一般可以分为以下几步。
从定义中我们可以看出来，R、F、M其实都是和消费相关的。因此，关于RFM模型的搭建，使用的原始数据很明确：订单表交易表。
而且，使用的维度其实并不需要很复杂，只要有以下的维度就足够了：
即我们只要有用户唯一标识、消费时间、消费金额，这三个字段的明细，就可以来搭建RFM的分析模型了。
当然，对于原始数据有一些数据清洗的工作，这里就不赘述了。比如选取的是成交的订单，而不是下单未支付的；比如选取的是排除大机构的订单……等等。
基于上面的原始订单数据，下一步就是RFM三个维度的加工。这里面，有很多细节的问题。
首先，关于最近一次消费时间的计算。这个指标的定义比较明确，直接取最近一次消费的时间和当前时间做差就好。
关于消费频率的计算，必须有时间范围的设定。那具体是设置最近一年的消费频率（即购买了几次），还是最近1个月的消费频率呢？这是有很大差别的。通常来讲，这个范围的设定和分析用户的行业有很大关联。比如快消品，统计用户的几个月的时间就够了，但耐消品，显然不是。统计一年的，可能用户都没有复购。
关于消费金额。这里和消费频率一样，也是要有时间范围设定的，道理也是一样的。确定好了时间范围，直接做sum就行，没有太多的疑惑。
因此参数的设定，没有固定的标准，要多结合自己所处的行业规律。加工完是这样的表：
加工好了基础的三个维度的统计指标，接下来就是进行划分阈值的确定。即确定基于多大的数值，将每个维度的用户进行分段划分。
通常来讲，每个维度只需要确定一个阈值即可，这样可以将总体用户划分为8个分段。但现在还有一种套路是每个维度划分为5段，将总体划分为5^3共计125个分层，美其名曰【细分】。但我个人是不认可的。我觉得RFM分析的重要意义就是用户细分的可解释及可落地性，划分成125个用户群体，你该如何精细化运营呢？最终还是要进行合并。
OK，我们还是按照正常8分层来讲。我们看到上面的统计聚合表了，往往分布是下图的样子（以R为例）：
如何划分为两群用户呢？这时有很多种不同的方法了。
第一种方法，采取均值的方法。我个人是不太建议用均值作为阈值的。因为现实情况经常有一些异常值，会影响均值的计算。而数据清洗的时候很难都排掉异常。
第二种方法，是采取中位数（或者其他分位数，比如20%分位）的方法。这种方法直接将排序后的用户按照数量进行划分，中位数可以将人群一分为均等两份，其他分位数也可以有合理的业务解释：20%的用户贡献了80%的作用，等等。
这种方法个人觉得比较简单易行，比较推荐。
关于偏态分布（以右偏为例）下，众数、中位数、均值有以下关系：
除了用统计量直接作为阈值外，第三种方法，也是市面上看到比较多的方法，就是打分法。
所谓的打分法，就是先将原始的R、F、M数值划分为1~5的分数，然后求分数均值，作为划分阈值。例如下图：
这种方法吧，挺忙活，又是打分又是求均值的。但我个人不太建议。一方面，原本只需要计算一个阈值就好了，现在需要先划分成5段，那这5段该怎么划分才合理呢？其次，这种打分的意义在哪，还增加了计算复杂度。
如果是解决异常值或者分布不均的问题，用分位数的方法就好了，我并没有太想明白市面上大行其道的打分法的意义在哪。我想到了一种可能，就是打分为了使三个维度可以在同一量纲上，进行衡量，以此可以计算一个用户的综合RFM得分，进行综合得分的排名。如下图：
如果是这样，那我觉得，是不是用打分法就主要依赖于模型目标了。若为了划分为8个离散的用户层，就没必要打分；若为了求用户的综合RFM得分，需要打分。除此之外，我确实想不到打分的意义了。希望大神指点。
经历了上面不同阈值划分方法的纷争，下面就比较顺畅了，那就是用户分层的计算。
这一步比较容易理解，直接根据定好的三个阈值，判断每个用户属于哪个区间，然后打标即可。不赘述了。
所谓的模型优化，主要还是在于阈值的调整。
要随着最终划分的人群以及相关的运营效果、活动规律，调整阈值的设定，最终达到一个最合理的划分。
本文开头也提到了，RFM模型的应用广泛，是有很大优点的，但缺点也是不少，现在来和大家一起探讨一下。
最大的优点，应该是数据的可获得性。
目前在互联网中，基本对于数据的收集做的还是比较完备了，采集了用户的各种行为数据等，可以更好的进行用户打标签、分层的操作。但是在传统行业中，没有太多的行为数据，其实能用的数据比较有限。
但是，无论公司的数据做的有多不完备，也一定是有成交数据的（除非这个公司没收入……）。只要有成交数据，就能进行RFM的分析，这是最大的优势。而且，基于成交数据做的RFM模型，还是比较有效的。
其次，模型的分层可解释性强。
其他很多算法模型、机器学习模型，往往通过聚类进行用户的分层，对于业务来讲，不是很好解释。但RFM模型分成的8个用户类别，是非常好理解的。
RFM模型其实是滞后性的分析模型，只有当用户发生了购买行为后，才能进行RFM的分析。而且模型的前提假设就是用户的前后行为是无差别的。
另外，使用该模型需要注意的是，不同行业的应用，是有差别的。
最典型的是就是快消品和耐消品的差别。对于耐消品而言，RFM分析并不是一个很行之有效的模型。例如冰箱的购买，用户购买一台冰箱后可能十几年都没有购买了，这是没办法用RFM分析的。如果强搬硬套，是没有任何意义的。
以上是今天和大家分享的内容，欢迎大家继续关注~
-END-
本文为作者独立观点，不代表鸟哥笔记立场，未经允许不得转载。
《鸟哥笔记版权及免责申明》 如对文章、图片、字体等版权有疑问，请点击 反馈举报
Powered by QINGMOB PTE. LTD. © 2010-2022 上海青墨信息科技有限公司 沪ICP备2021034055号-6
我们致力于提供一个高质量内容的交流平台。为落实国家互联网信息办公室“依法管网、依法办网、依法上网”的要求，为完善跟帖评论自律管理，为了保护用户创造的内容、维护开放、真实、专业的平台氛围，我们团队将依据本公约中的条款对注册用户和发布在本平台的内容进行管理。平台鼓励用户创作、发布优质内容，同时也将采取必要措施管理违法、侵权或有其他不良影响的网络信息。
一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规，对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息，主要表现为：
1)反对宪法所确定的基本原则；
2)危害国家安全，泄露国家秘密，颠覆国家政权，破坏国家统一，损害国家荣誉和利益；
3)侮辱、滥用英烈形象，歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神，以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉；
4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动；
5)煽动民族仇恨、民族歧视，破坏民族团结；
6)破坏国家宗教政策，宣扬邪教和封建迷信；
7)散布谣言，扰乱社会秩序，破坏社会稳定；
8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序；
10)侮辱或者诽谤他人，侵害他人名誉、隐私和其他合法权益；
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式，对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容；
2. 不友善：不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为：
1)轻蔑：贬低、轻视他人及其劳动成果；
2)诽谤：捏造、散布虚假事实，损害他人名誉；
3)嘲讽：以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述，以此来激怒他人；
4)挑衅：以不友好的方式激怒他人，意图使对方对自己的言论作出回应，蓄意制造事端；
5)羞辱：贬低他人的能力、行为、生理或身份特征，让对方难堪；
6)谩骂：以不文明的语言对他人进行负面评价；
7)歧视：煽动人群歧视、地域歧视等，针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击；
8)威胁：许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志；
3. 发布垃圾广告信息：以推广曝光为目的，发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容，或进行相关行为。主要表现为：
1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式：
2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容；
3)多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容；
4)多次发布包含欺骗性外链的内容，如未注明的淘宝客链接、跳转网站等，诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光；
6)购买或出售帐号之间虚假地互动，发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容，如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销；
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。
4. 色情低俗信息，主要表现为：
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容；
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容；
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想；
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适；
6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等；
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。
5. 不实信息，主要表现为：
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容；
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容；
3)伪造身份、冒充他人，通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份，或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信，主要表现为：
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病；
2)求推荐算命看相大师；
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失，包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势，东西宠物丢了能不能找回、取名改名等；
7. 文章标题党，主要表现为：
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户；
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲；
3)使用夸张标题，内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为，主要表现为：
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论，影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容，主要表现为：
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的；
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的；
3)美化、粉饰侵略战争行为的；
4)法律、行政法规禁止，或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时，本网站将依据相关用户违规情节严重程度，对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号，或者滥用多个帐号发布违规内容时，本网站将加重处罚。
三、申诉
随着平台管理经验的不断丰富，本网站出于维护本网站氛围和秩序的目的，将不断完善本公约。
如果本网站用户对本网站基于本公约规定做出的处理有异议，可以通过「建议反馈」功能向本网站进行反馈。
(规则的最终解释权归属本网站所有)