你的RFM用户价值模型,可能不管用了

要将用户分层运营做得更精细,仅仅是采用用户生命周期或者RFM用户关键行为是不够好的。

鸟哥笔记,用户运营,圣杰,用户研究,用户分层,用户画像

今天我们要聊的内容——「用户分层模型」,闲话少说,一起看看吧。

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《笑傲江湖》里面,令狐冲说道:“我要退出江湖,从此不问江湖之事。” 任我行接着说了这么一句话:“你怎么退,这个世界有人的地方就有江湖。” 好一句“有人在的地方就是江湖”。

江湖有流派,更有三六九等,其实在一个产品运营生态中用户也有三、六、九等。这话怎么说?

江湖流派的三六九等有其等级分法,产品中的用户同样是要有区别用户等级的方法,或者说尺度。

有些读者可能会说,用户分层这不就是老生常谈吗?可以简单粗暴地利用用户画像加以区分,想做更精细的也可以用“用户生命周期/RFM用户关键行为”方法区分,相信很多读者都已经看过相关的解释或者案例分析。

笔者认为要将用户分层运营做得更精细,仅仅是采用用户生命周期或者RFM用户关键行为是不够好的。

由于笔者之前是负责互联网金融投资理财类产品运营,接下来笔者会以投资理财产品跟大家聊聊用户分层的方法论。(一个思维模型,思维模型指人凭借外部活动逐步建立起来并不断完善着的基本的概念框架、概念网络。)

首先大家要明确做用户分层的目的和意义是什么?

1、运营效能最大化

或者你很早就听说“分层运营”或者“精细化运营”这个词语,可能也听到不同的方法论,但“听到”距离“做到”还有很长的一段距离。

那么我们为啥要研究用户,为啥要将用户分层?

其实就像上面所说用户也有5个生命周期,一个运营策略往往是不能够满足所有生命周期的用户需求。

举个简单的例子:一般线上的商品其实都不止一个价格,聪明的人会领取店铺的优惠卡、或者打折券才会死心塌地的决定买买买;而有些人根本不care优惠多少,照样原价购买。其实这里还用到经济学中的“价格歧视”策略,目的是同一件商品满足了不同支付能力的用户,最终的结果是GMV的最大化。

同样,以用户精细化分层为基础,将运营手段专业化、模块化,甚至半自动化执行,而从本质上提升运营工作效率,最终提升产品整体创收。

2、分层研究方法论

在用户分层运营模型中,RFM模型早已被广泛深入运用在互联网公司里,它主要运用三个维度来区分用户,分别是:

R(Recency):离某个时间点最近的一次消费,为「近度」维度;

F(Frequency):一段时间内的消费频次,为「频度」维度;

M(Monetary):对应这段时间内的消费金额,为「额度」维度。

但这并不一定适合每一个产品,也不能最大限度地提升运营效率以及产品创收。

接下来笔者以互联网理财产品为例,结合用户成长周期、用户年龄段、RF值三个维度的不同阶段的贡献值进行赋值(1-5分),从而进行建模。

不变量:用户年龄段 (综合运营效率、建模复杂程度等因素,选取年龄段为不变量)

变量1:用户成长周期(用户成长周期的不同,对运营战术的考验关联较大)

变量2:RF值(基于RFM模型,M值即投资金额,综合用户投资数据发现,M值跟用户的年龄段基本呈正比例关系,故其衡量的维度放在了年龄段)

下面给大家分享赋值过程。

不变量:用户年龄段

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变量1:用户成长周期

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变量2:RF模型

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两变量合并

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得出结果

如果根据年龄为不变量,那么可以得出一下5组20个用户层级

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