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数据分析思维一业务指标数据分析并非只是简单三板斧
数据分析思维二分析方法——5W2H分析方法、逻辑树分析方法、行业分析方法
数据分析思维三分析方法——多维度拆解分析方法
数据分析思维四分析方法——对比分析方法、A/B测试
数据分析思维五分析方法——假设检验分析方法
数据分析思维六分析方法——相关分析方法
数据分析思维七分析方法——群组分析方法 RFM分析方法
一、什么是RFM分析方法
RFM是三个指标的缩写
RRecency最近一次消费时间间隔 FFrequency消费频率MMonetary消费金额
三个指标的具体含义
最近一次消费时间间隔R指的是用户最近一次消费距离现在多长时间了。消费频率F指用户一段时间内消费了多少次。一段时间一般为一个月根据具体需求而定。消费金额M指用户一段时间内的消费金额。
这3个指标针对的业务不同定义也不同要根据业务来灵活定义。
各指标特征如下
R的值越小离上一次消费越近说明用户价值越高。F的值越高购买频率越高说明用户越高。M的值越大消费金额越高说明用户越高。
以这三个指标作为坐标轴可以把用户分类空间分为8各部分如下 用户分类表格如下 二、RFM分析方法有什么用
RFM分析方法主要是针对用户进行分类识别出有价值的用户以便针对不同的用户实施不同的运营策略即精细化运营而不是对所有用户采取同一套运营策略。就比如会员服务。
三、如何使用RFM分析方法
前面提到把用户分为8类具体做法如下
1、计算R、F、M的值。
计算时一般需要三个字段用户ID或用户名、消费时间、消费金额。 2、按照打分规则给R、F、M值按价值打分并填入下表。这里的说的价值不是指标数值。 打分规则 3、计算价值平均值。 4、用户分类。增加3列用于记录R、F、M的值是高于平均值还是低于平均值。 现在回头看上面那个坐标图就会发现坐标轴中心就是某个指标价值的平均值。 小结 四、用户分类后如何精细化运营
由于不同公司业务不一样运营策略也不一样。以前四类用户为例供参考 五、注意事项
1、不同业务下R、F、M的定义不同要灵活定义。
比如打车业务R定义为“上一次打车距离现在多少天”F定义为“30天内的打车次数”M定义为“30天内的消费总金额”打车业务是短期服务所以“一段时间”一般定义为“30天”。
2、R、F、M价值如何确定打分规则。
分值一般为05分可以根据业务需求灵活定义。还可以与业务部门讨论进行头脑风暴。
3、R、F、M指标还可以与其他分析方法结合使用。
例如某次活动以后希望对老用户的表现做复盘总结。我们可以使用对比分析来比较去年和今年同一活动中老用户的复购情况复购情况用R值衡量。还可以对R值进行范围分组进行群组分析。 然后进行可视化方便观测数据趋势。 最后根据图表选出去年今年同比增长最大的和负增长的区间进行原因分析优化业务策略。 文章紧供个人学习后续还会继续更新
