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如何了解用戶分層做到精細化運營?談談RFM模型的實際應用

36氪的朋友們 36氪 2016-12-13 10:28:57

今天來聊一聊用戶分層的事情。

一個實例

亮哥現在所在的公司叫做斑馬信息科技,是阿里和上汽一起合資的公司,主營的業務是通過前裝制造「互聯網汽車」,已經上市的是榮威的RX5。

公司里有個小組,是做流量的,簡單的說,車主在用車過程中產生了流量的消耗,然后再去花錢買流量持續使用需要消耗流量的應用。

前兩周,亮哥和流量組的小伙兒一起,梳理了8月份提車的首批車主的流量使用和流量購買的情況。

樣本量大概3000多,然后我們使用了RFM模型來完成這批樣本的用戶分層——流量消耗選型用戶RFM模型及流量購買選型用戶RFM模型。

RFM模型,在這里再做一次簡單介紹

RFM模型

如何了解用戶分層做到精細化運營?談談RFM模型的實際應用

RFM模型是廣泛使用于傳統零售行業的用戶分層模型,它用三個維度的數據來劃分消費用戶的層級,分別是:

R(Recency):離某個時間點最近的一次消費,為「近度」維度;

F(Frequency):一段時間內的消費頻次,為「頻度」維度;

M(Monetary):對應這段時間內的消費金額,為「額度」維度。

通過RFM模型,可以劃分出用戶的層級,如下表:

如何了解用戶分層做到精細化運營?談談RFM模型的實際應用

我們將R、F、M各切分了5個等級,構建出了125個模塊,3000多樣本,占據了其中77個模塊。

這125個模塊,會對應出上表中的8個級別的客戶。

而這,只是第一步

第二步,是針對不同模塊的用戶,進行有針對性的活動、宣傳設計,從而讓模塊中的用戶產生流動。

持續的進行這個行為,去觀測不同的活動、宣傳,對于用戶在層級中的流程產生的影響。

譬如說,對于高流量消耗,但沒有產生流量購買行為的用戶,可以對其進行定向推送,觀測用戶是否會變成「雙高」用戶(高消耗高消費)。

譬如說,對于沒有流量消耗的用戶,告知流量消耗應用可以提升體驗,促使其使用會產生流量消耗的應用,提升用戶的應用使用活躍度。

譬如說,上述的動作實施過程當中,是需要進行持續的文案改進,嘗試觸達不同用戶的G點,并借機為用戶打上標簽,以備后續大規模運營使用。

(在這里也可以說一下,我們后來對于其中400名選型車主做了一次推送,推送三天內,就直接轉化了9名車主進行流量購買,而在此之前,他們已經沒有流量可用至少2個月了。)

與此同時,階段性固化模型,從3000多樣本擴展到全量用戶。

第三步,通過在第二步中的運營得到的結果,去擴展到全量用戶的運營。

這樣做的好處是:

1、通過持續運營,可以固化出多個活動模塊,如:A(Active)-P(Payment)活動;沉默用戶喚醒活動,等等。

2、后續可以疊加積分等其他工具,讓用戶在產品中獲得更多的權益和好處,使其對品牌產生認可。

3、識別高價值用戶,并傾斜更多的運營資源,提升其使用產品的體驗,并形成口碑進行傳播。

這樣一來,你很容易看出:

1、用戶分層本身不是目標,目標是實現精細化運營,讓資源得到合理分配和高效利用。

2、用戶分層是所有產品進入用戶運營的門檻,區分出不同層級的用戶,才能有效的將運營手段進行疊加,降低運營成本,擴大運營效果。

3、做用戶分層,需要一定的數學能力和Excel處理能力,并不是隨隨便便拍個腦袋就能有。

方法其實很簡單,但能按照這個方法做出來的不太多。有一些工具(譬如Matlab)可以幫助使用,但能夠實現這樣的意識,其實不大容易。

動態看待用戶層級

用戶模型可以固化,但用戶層級永遠不會固化。

對于不同的產品,其生命周期其實往往是相似的,從初創到發展,到成熟,到衰退,再到消亡。

唯一的不同是,不同產品可能有不同的生命周期的長度,而這種長度上的區別,往往落腳點是看運營的精細化做到了什么樣的程度。

大家應該都聽說過淘寶營銷工具可以做到千人千面,但千人千面不是一天落實的,它是從采集用戶行為,到分類用戶行為,聚合、交叉,得到不同的用戶集合,通過不同的營銷嘗試看待轉化效果,最終得到一個不斷發展的巨大模型。

這本身就是對用戶分層工作最大的褒獎。

不管你有1000個用戶,還是1000萬用戶,如果你能做到隨手取出任何一個用戶,就知道他屬于什么樣的級別,什么樣的活動對他有效,什么程度的讓利可以推動購買,你的運營效率就會大大提升。

我想這也是很多人想要了解用戶分層及精細化運營背后最簡單直接的邏輯。


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