以RFM模型為例,講講如何有效提升用戶價值

一、用戶價值的影響因素

做用戶增長就是做2件事情,一是增加用戶數(shù)量,二是提高用戶質(zhì)量。而提高用戶質(zhì)量的過程就是提升用戶價值的過程。

提升用戶價值也只是做2件事情,一是提高用戶活躍度,二是提升用戶付費金額。

  1. 更高的活躍度意味著更高的留存,進而有利于提升用戶的全生命周期價值(LTV),對于不直接向用戶收費的產(chǎn)品而言,更高的活躍度意味著更高的廣告價值,比如頭條。
  2. 用戶付費金額 = 消費頻次 X 單次消費金額。很顯然,消費頻次增強或者單次消費金額提高都能夠提升用戶付費金額。

所以,用戶的活躍情況、消費頻次和消費金額都和提升用戶價值有關(guān)。

二、認識RFM模型

百度百科介紹:RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是很流行的。

  • R:代表最近一次消費(Recency),可以定義為最近一次消費時間距指定時間的天數(shù)。
  • F:消費頻率(Frequency),可以定義為指定時間內(nèi)消費的總次數(shù)。
  • M:消費金額 (Monetary),可以定義為指定時間內(nèi)消費的總金額。

RFM廣泛應(yīng)用在電商行業(yè)。我們自己腦補下最近30天在淘寶或者京東的消費情況:

  • 昨天剛下完單,那R就是1。一周前下了單,那R就是7,以此類推;
  • 30天內(nèi)一共下單了5次,F(xiàn)就是5;
  • 30天內(nèi)一共消費了500元,M就是500;

電商的小姐姐、小哥哥一看這個數(shù)據(jù),哎呀,好喜歡:

  • 昨天剛下完單表示很活躍,短期內(nèi)不會流失,好放心;
  • 30天下單了5次,表示這是個鐵桿用戶,好溫暖;
  • 30天一共消費500元,消費水平還不錯,好踏實。

RFM模型按照最近一次消費時間、指定時間內(nèi)的消費次數(shù)和指定時間內(nèi)的消費金額將用戶分為8類。

以RFM模型為例,講講如何有效提升用戶價值

看右上角紅圈部分,只要消費金額高的就是重要用戶。相反,消費金額低的就是一般用戶,商業(yè)就是如此的現(xiàn)實。你天天在淘寶看直播,如果不購物,也是屬于“三低”的“一般挽留用戶”。

那看直播的用戶就沒有價值了么,當然不是,換個平臺就行,比如去抖音。

三、RFM在不同類型產(chǎn)品的應(yīng)用

按照用戶需求劃分,我們可將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品分為電商類、社交類、內(nèi)容類、工具類、平臺類和游戲類。

當然有不少產(chǎn)品都往電商上靠,導(dǎo)致分不清楚。

我們就把握2個原則,一是產(chǎn)品的主營業(yè)務(wù),二是自己負責(zé)模塊的主要業(yè)務(wù)。這和在《實戰(zhàn):解決增長黑客一看就懂,一用就懵的困惑》介紹的制定北極星指標的思路一致,產(chǎn)品有產(chǎn)品的指標,每個團隊也可以有各自的指標,都是為了公司的商業(yè)模式服務(wù)的。

(1)電商類

我們熟知的淘寶、京東和拼多多,都屬于電商。按照用戶的購物金額來分層。

(2)社交類

微信和微博都屬于社交類。按照互動數(shù)來分層。

(3)內(nèi)容類

包括頭條、知乎、抖音和快手等,都屬于內(nèi)容類。按照用戶閱讀/觀看時長來分層。

(4)工具類

包括有道云筆記、證券類APP、墨跡天氣等都屬于工具類。

工具類比較特殊,每一個工具都有自身商業(yè)模式,關(guān)注的重點也會不同。

云筆記可能按照付費會員來劃分,但會比較低頻。可以考慮按照最近一次使用時間、指定時間內(nèi)的使用次數(shù)和指定時間內(nèi)的文件共享次數(shù)來分層。

(5)平臺類

同時存在供給和消費2方的才稱之為平臺。

比如滴滴,滴滴的供給者是滴滴司機,消費者是普通打車用戶。

從這個角度劃分,淘寶是電商也是平臺,有商家和普通消費者。

平臺需要同時關(guān)注供給方和消費方。而RFM模型更多的應(yīng)用于消費方,滴滴和淘寶都是按照消費金額來分層。

(6)游戲類

游戲類的盈利模式主要有內(nèi)消費和廣告。

大點的游戲主要靠用戶內(nèi)部購買道具、點卡消費,這時就按照用戶的消費金額來分層。

小點的單機版游戲主要靠廣告,這時就按照用戶的廣告觀看/點擊來分層。

通過前面描述我們知道,可以通過不同的行為來描述RFM,主要是找到產(chǎn)品中衡量用戶價值的關(guān)鍵行為,并進行交叉分析和評估。

以RFM模型為例,講講如何有效提升用戶價值

四、RFM模型的評估

第二節(jié)中通過RFM的“高低”來對用戶進行歸類,那怎么定義“高低”呢?

1. 通過平均數(shù)評估

最直接的打分方法就是和平均數(shù)作比較,分別求出目標數(shù)據(jù)的R、F和M的平均值,然后用每個用戶的數(shù)據(jù)和平均值來比較,然后確定高低。

我們?nèi)砸宰约?0天內(nèi)在淘寶購物的記錄為例,R=7,F(xiàn)=5,M=500。假設(shè)30天內(nèi)淘寶用戶的平均R=10,F(xiàn)=8,M=800。那你的打分結(jié)果為:

  • R值:高。低于平均R值的記錄打分為高,因為記錄的R值越低說明最近一次的消費時間越短,用戶的回購周期越短。
  • F值:低。低于平均F值的記錄打分為低,高于平均F值的記錄打分為高。
  • M值:低。低于平均M值的記錄打分為低,高于平均M值的記錄打分為高。

我們自己消費的最終打分結(jié)果為“高低低”,對照第二節(jié)中的8類用戶屬于“一般發(fā)展用戶”,電商就可以使用針對這類用戶的運營策略來提升價值。

2. 通過中位數(shù)評估

按照平均數(shù)評估有一個明顯缺陷就是不能排除異常數(shù)據(jù),如果有個大戶30天的消費金額特別高,就會拉高整體的消費金額水平,導(dǎo)致很多用戶被平均拉高。

我們可以考慮使用中位數(shù)來評估。作為崇尚數(shù)據(jù)驅(qū)動的我們,對數(shù)據(jù)要保持嚴謹性。

推薦使用箱線圖來獲得中位數(shù),并能將異常數(shù)據(jù)特殊處理。

以RFM模型為例,講講如何有效提升用戶價值

我們以大家熟悉的成績來做說明。

右側(cè)英語成績(綠點)都落在2條橙色的橫線之間(2條橙色橫線分別表示最大值和最小值),學(xué)生的成績都很正常。

左側(cè)數(shù)學(xué)成績上下各有2個綠點落在了橙色的橫線之外,說明這4個點是異常點,可以進行特殊處理。

采用類似的方法對30天內(nèi)用戶的消費記錄進行處理后,使用中位數(shù)替代上例中的平均數(shù)即可。

3. 通過劃分等級評估

按照平均數(shù)打分對用戶的劃分力度可能過于粗顆粒。廣為人知的二八法則證明,20%的用戶可能貢獻了80%的收益。如果只是按照平均數(shù)或許在針對用戶的運營策略上不夠精準。

所以對于產(chǎn)品較為成熟、用戶規(guī)模較大的情況可以采用等級評估。簡單的做法就是使用透視表查看目標記錄R、F和M各自的分布,然后指定等級。

一般分為5個等級,對應(yīng)的分值為1~5分。

還是以30天內(nèi)的淘寶購物為例,對RFM的等級劃分如下:

以RFM模型為例,講講如何有效提升用戶價值

對照自己30天內(nèi)購物的記錄(R=7,F(xiàn)=5,M=500),可以確定按照等級劃分后的R’=4,F(xiàn)’=3,M’=3。

將所有用戶的記錄按照等級打分后再計算所有用戶的平均(Average)R值、F值和M值,假設(shè)AR=3.8,AF=2.9,AM=4.1。

用自己按照等級劃分后的值與平均值進行比較,確定最后的RFM值:

  • R值:高(R’ > AR)
  • F值:高(F’ > AF)
  • M值:低(M’ < AM)

我們自己消費的最終打分結(jié)果為“高高低”,對照第二節(jié)中的8類用戶,用戶價值變更為“一般價值用戶”。

從主觀上看一個用戶30天內(nèi)消費500元還不錯,但通過模型劃分可以很明顯地知道該用戶還有提升的空間。

比如,30天累計消費500元的用戶買的都是衣服,客單價不高,有沒有可能引導(dǎo)用戶消費電子產(chǎn)品呢?

五、精細化運營策略

對用戶價值進行評定的目的是為了進一步提高用戶價值,對不同分類的用戶提升用戶價值的策略手段也略有不同。

“三高”的重要價值用戶:大方向上就是讓用戶安靜地待著,不要過多的打擾。在重要的時間點上增加人文關(guān)懷、節(jié)日關(guān)懷等,能夠發(fā)展為KOC(“Key Opinion Consumer”,即關(guān)鍵意見消費者)最佳。

  • 重要發(fā)展用戶:消費頻率低,整體策略就是提升消費頻次。所有能夠提升消費頻次的手段都可以嘗試。手段包括發(fā)券、新品推薦等,觸達方式包括短信、Push、郵件等。
  • 重要保持用戶:有段時間沒有使用產(chǎn)品了,但是之前的消費頻次和消費金額都是高的,用戶存在流失可能。整體策略是用戶回流,讓用戶再來光顧。手段包括熱門推薦、爆品推薦、運營活動等。還需重點關(guān)注競品動態(tài),是不是最近用戶到競品消費去了。
  • 重要挽留用戶:最近沒有使用產(chǎn)品了,而且累計的消費頻次也低。這類用戶存在很大的流失可能,需要重點召回??梢越o用戶提供最優(yōu)價格(驚喜優(yōu)惠)、邀請用戶填寫反饋信息并采取措施(我們一定會做的更好)或者提供個性化服務(wù)(讓用戶覺得他非常重要)。

一般價值用戶:策略就是刺激消費,提高客單價。文中案例就是將衣服消費人群想辦法引導(dǎo)到電子消費上。

一般發(fā)展用戶:偶爾消費一次,要針對最近消費的產(chǎn)品進行聯(lián)想和挖掘,期望能夠提高用戶的消費頻次和金額。

一般保持用戶:曾經(jīng)消費的頻次挺高,最近也不消費了而且總的消費金額也低,基本上處于流失狀態(tài)。

  1. 使用趣味性或者暗示性較強的語言快速吸引用戶注意力。比如:【拉勾招聘】有30+大廠HR,急招運營總監(jiān)人才,薪資60K,點擊參與熱招季活動。
  2. 創(chuàng)建好奇心。比如:【今日頭條】曝英偉達7萬多條員工信息遭泄露。
  3. 通過模擬真實的好友動態(tài),激發(fā)用戶的響應(yīng)動機。比如:【脈脈】<真實姓名>,你們班的同學(xué)邀請大家加入班級通訊錄哦……
  4. 給與用戶馬上可享用的利益點進行誘導(dǎo),要強調(diào)專屬、限時,增加歸屬感、緊迫感。比如:【抖音】您的獎勵即將過期,盡快登陸抖音極速版APP查看吧!
  5. 圍繞用戶來平臺的核心動機,從各角度進行召回。如應(yīng)聘、折扣、交友等。比如:【探探應(yīng)用】有一位空姐查看了4次你的個人主頁,點擊查看是誰吧……

一般挽留用戶:通過以上手段,用戶還是處于“三低”狀態(tài),可暫時擱置,把有限的資源投入到更有價值的人群上。

六、靈活運用RFM

RFM模型更常用于電商領(lǐng)域,但是能體現(xiàn)用戶價值的關(guān)鍵行為都可以使用RFM來度量。

比如評論行為,就可以使用最近一次評論的時間、指定時間內(nèi)的評論次數(shù)和指定時間段內(nèi)的評論字數(shù)來度量。

筆者曾運用RFM模型來調(diào)整新用戶獎勵,直接吸引高價值用戶。

通過RFM對某證券APP的用戶進行分層后,再對比“三高”的重要價值用戶的入金金額,我們發(fā)現(xiàn)入金金額高的有很大比例都屬于“三高”人群。

所以在具體手段上通過設(shè)定入金金額階梯,給與不同的獎勵,達到了很不錯的效果。

當然,在實際運用中不一定將RFM三個維度都考慮到,也可以選取2個維度兩兩組合,或許有意外收獲。

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