rfm|够清楚！用户分层与RFM模型可以这么做

编辑导语：在数据分析中，事前策划分析是最容易让人摸不着头脑的一种类型。如何做好事前策划分析，作者从用户分层以及RFM模型支了几招，或许对你有所帮助，我们一起来看下吧。

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说在前面：大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。
在各类型数据分析中，事前策划分析，是最容易让人摸不着头脑的。经常遇到运营的小伙伴跑来问：“小熊妹，领导让分析分析用户，找找营销机会，这怎么找呀？？”
实际上，这种情况也确实很难办。俗话说：“字数越少，问题越大。”
如果在事前策划的时候，领导有很清晰的指示，比如：“对过去一年内累计消费1万元以上，且最近30天都没有登录的用户，每人免费送一个礼品，在登录APP后可领取”那分析就简单多了。只要按照条件，把符合领取资格的人的名单统计出来即可。
但如果没有这么细的要求，甚至只有一句话：分析分析看看。那很有可能我们辛辛苦苦做出来的东西，领导也不满意，最后白费力气。
【 rfm|够清楚！用户分层与RFM模型可以这么做】因此，这个时候最重要的是：做好分类，把每种情况列清楚，然后针对具体情况给出我们的建议。至于领导采不采纳，让他们自己决定。比如最常见的：“分析分析用户”，我们可以用RFM模型做分类。
RFM模型由三个基础指标组成：

R：最近一次消费至今时间
F：一定时间内重复消费频率
M：一定时间内累计消费金额

RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：

M：消费越多，用户价值越高。
R：离得越远，用户越有流失可能。
F：频次越低，越需要用一次性手段（比如促销、赠礼），频次越高，越可以用持续性手段（积分）来维护

因此RFM能直接从数据推导出行动建议，是一种非常好用的办法。
实例分析：
一起来看个具体例子：某个打车出行APP，已按RFM格式，统计好用户数据（如下图，仅为示例数据100条），现领导要求：分析分析用户情况。要怎么分析呢？

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一、第一步第一步：先看M。区分用户价值是第一位的，先认清谁是大客户，谁是小客户，后边工作思路才清晰。这里只有100个例子，因此可以直接用excel的排序功能。
但假如数据有10000条，再排序一条条看就很不方便了，因此推荐一个通用的分类方法：十等分法。
十等分法背后的原理是：二八定律。相当多的业务，都是消费排名前20%的用户贡献80%的消费。因此可以先把用户按消费高低，分成10组，然后再看每一组的消费占整体比例，找出大客户。具体操作如下图所示。

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二、第二步分好组以后，可以打开数据透视表，看一下每组的消费占比。

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哇！第一组用户就贡献了40%+的消费，前三组合起来，共30%的用户贡献额74%的消费，真是大客户呢，因此可以分类如下：

第一组：VIP3（最高级VIP）
第二组、第三组：VIP2（每组消费占整体大于10%）
第四、第五组：VIP1（每组消费占整体大于5%，小于10%）
剩下5组：VIP0（单组消费占整体不足5%）

这里可以用一个IF语句，来做好分类（如下图）。

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三、第三步分类完以后可以观察每组的消费门槛在哪里，比如第一组的门槛是798元/月。在运营制定策略的时候，很有可能为了方便，找一个最近的整数。