教育机构RFM模型_教育机构omo模式

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本文目录一览：

• 1、RFM模型M是必须的吗?
• 2、rfm模型的三个指标
• 3、基于RFM模型的用户分类及精细化运营(附实例)
• 4、RFM模型分析与客户细分
• 5、利用RFM模型实现精细化用户运营
• 6、RFM模型怎么做?请收好这份用户精细化运营指南!

RFM模型M是必须的吗?

了解用户的行为感受是必不可少的职责，而RFM就是一种了解付费用户结构的基本方法。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。对于消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。

背后的原理在于，最近一次消费R越近、消费频次F越高、消费总金额M越大，用户再次消费的可能性越高，用户价值就更高。

以上是百度百科对RFM模型的描述，说的比较复杂，简单的来讲RFM是通过统计用户最近购买时间（R），购买的次数（F），购买的金额（M）这三个维度来描述用户在群体中的位置。

RFM模型 用户除了有不同的生命周期，还能根据其消费情况进一步区分重要客户和一般客户，这时候可以使用RFM模型。

rfm模型的三个指标

1、RFM模型的三个指标是最近一次消费（Recency）；消费频率（Frequency）；消费金额（Monetary）。

2、三个指标是：最近一次消费，消费频率，消费金额。RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

3、RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客户的最近一次消费（Recency）、总体消费频率（Fequency）以及消费全额（Monetary）3项指标来描述该客户的价值状况。

4、属于高价值用户。RFM模型是客户关系管理模型中的一种。它的三个最重要的指标分别是：最近一次消费 （Recency）、消费频率 （Frequency）、消费金额 （Monetary）。RFM模型通过以上三个指标来描述客户的价值状况。

基于RFM模型的用户分类及精细化运营(附实例)

1、某电商需要转型进行数据化运营，需要帮助业务部门进行精准营销，为不同的客户定制不同的营销策略，使用客户价值划分模型（RFM）对客户的价值情况进行划分。

2、通过RFM模型可将销售客户群体划分为不同级别类型客户，如下图所示： RFM模型的应用 如上图所示，这是用数林BI工具从金蝶进销存系统中直接取数，按照特定的要求做出的RFM模型的简单应用，将企业的销售客户划分出来。

3、如上面的RFM模型所示，因为有三个变量，所以要使用三维坐标系进行展示，X轴表示Recency，Y 轴表示Frequency，Z轴表示Monetary，坐标系的8个象限分别表示8类用户。 现在，让我们讨论如何解释RFM细分，以了解这些用户的行为，并提出一些有效的营销策略。

4、RFM模型是在客户关系管理（CRM）分析模式中最受关注和应用的模型之一。它主要通过最近一次消费（recency）、消费频率（frequency）、消费金额（monetary）这三个维度的用户行为来对用户进行分层。

RFM模型分析与客户细分

1、RFM模型：R（Recency）表示客户最近一次购买的时间有多远，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数，M （Monetary）表示客户在最近一段时间内购买的金额。

2、RFM模型是一种常用的客户价值分析方法，它通过分析客户的最近一次购买时间、购买频率和购买金额三个指标，对客户进行价值细分。

3、M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。 M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。

4、RFM模型研究客户价值情况，最终将客户分成8个不同的类别（8种用户类型）。

5、还有一个问题是：如果每个RFM单元都被视为一个细分，那么营销人员将无法单独分析所有这125个客户细分市场。因此，通常采用的RFM模型是将这三个维度指标划分到三维正方体中。

利用RFM模型实现精细化用户运营

而整体的RFM区分，则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信，短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”，就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户，才能走向精细化运营。

所以我们想要运营好一个产品，就需要对客户精细化运营。

然后根据RFM模型，可以将用户划分为八个用户群组，对不同的群组做精细化的运营。RFM模型数据处理使用RFM模型的第一步，需要获取源数据并进行处理，一般会选择一个月或者三个月的数据，具体周期取决于具体业务。

通过上面的RFM模型，我们可以更加直观的把用户划分为8个不同层级。如果能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类，就可以针对性的制定运营策略。

在利用RFM模型划分用户级别之后，产品经理就需要设计相应的用户体系，从而面对不同的用户，进行差异化管理。不过在使用RFM模型时，不能生搬硬套，而是需要结合企业实际情况设计用户体系。

RFM模型怎么做?请收好这份用户精细化运营指南!

1、建立评分参数，分别得出R值、F值、M值 这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。对于最近1次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。

2、RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，模型主要是利用客户的最近一次消费（Recency）、总体消费频率（Fequency）以及消费全额（Monetary）3项指标来描述该客户的价值状况。

3、所以我们想要运营好一个产品，就需要对客户精细化运营。

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