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本文以筆者負責的金融類產品經驗為依據，展示了如何利用RFM模型開展金融產品精細化運營的全流程。

現在獲客成本越來越高，相信每一個運營人都意識到了轉化、留存以及促活的重要性。通過RFM可以幫助我們更了解用戶，精準的開展運營手段。下面我將完完整整地把我用RFM模型進行數據分析的全流程分享給大家。

1. 首先根據產品確定三個重要指標

我負責的是一款金融類產品，KPI是充值金額和新增充值的人數。所以我將RFM分別確定為充值金額、充值次數和登錄次數。

（具體的指標根據自己產品決定，如社交類產品可以是：登錄次數，關注人數、使用時長）

圖是我創建好的數據模型，共有998個用戶數據，是用RANDBETWEEN函數隨機生成的數組，不是真實的用戶數據，僅作為分析所用。

2. 下面開始計算R、F、M值

第一步對數據進行分組，分成5個層級。分組依據可以按照公司業務劃分。我這里分組是先畫出用戶消費金額的趨勢圖，再根據數據走勢分組。

從圖上可以看到，有很明顯的分布節點，于是我將這5個區域分為：

• 1=10~100
• 2=101~1200
• 3=1201~5000
• 4=50001~12000
• 5=12001~20000

接下來根據分區數據計算每個充值金額對應的數值，得出函數如下：

=IF（B2>12000,5,IF（B2>5000,4,IF（B2>1200,3,IF（B2>100,2,1））））

同理F和M的計算方式也是如此。

對消費次數分級后，將這5個區域分為：

• 1=1~5
• 2=6~7
• 3=8~10
• 4=10~15
• 5=15~20

函數如下：

=IF（C2>15,5,IF（C2>10,4,IF（C2>7,3,IF（C2>5,2,1））））

接下來是登錄次數：

• 1=1~10
• 2=11~20
• 3=21~30
• 4=31~40
• 5=41~50

函數如下：

=IF（D2>40,5,IF（D2>30,4,IF（D2>20,3,IF（D2>10,2,1））））

3. 求出RFM的平均值

求出對應的值之后，下面用AVERAGE函數計算各列的平均值：

• R的平均值=1.19
• F的平均值=1.28
• M的平均值=3.33

（有小伙伴問我，為什么要計算出數值后再求平均值，而不是在原消費金額的基礎上求平均？你想下比賽時評委打分，會去掉一個最高分和最低分，這兩個的道理其實有點類似，這樣會使數組更加整體）

4. 判斷RFM等級

接下來判斷RFM等級。通過與平均數進行對比，得出數值的高低。

函數如下：

• R=IF（E2>1.19,”高”,”低”）
• F=IF（F2>1.28,”高”,”低”）
• M=IF（G>3.33,”高”,”低”）

5. 得出用戶價值

到了最重要的一個環節，通過計算得出用戶的價值。用IF和AND函數判斷，同為高、同為低，以及分別為不同高低的用戶分別對應什么。

函數如下：

=IF（AND（H2="高",I2="高",J2="高"）,"重要價值用戶", 
IF（AND（H2="高",I2="低",J2="高"）,"重要發展用戶",
IF（AND（H2="低",I2="高",J2="高"）,"重要保持用戶", 
IF（AND（H1="低",I2="低",J2="高"）,"重要挽留用戶",
IF（AND（H2="高",I2="高",J2="低"）,"一般價值用戶", 
IF（AND（H2="高",I2="低",J1="低"）,"一般發展用戶",
IF（AND（H1="低",I2="高",J2="低"）,"一般保持用戶","一般挽留用戶"
）））））））

最后就可以根據判斷結果采取不同的運營手段了。下面列出2點我們具體實施時的工作流程給大家參考：

重要價值用戶，是我們金字塔頂尖的客戶，所以要發掘他們的更大價值。通過數據的對比我們發現這類用戶集中在30-40歲的男性群體，有錢有時間，這類用戶我們為他們送上大額優惠券，以及充值成功后贈送的特權和抽獎等形式刺激他們完成大額充值。

重要挽留用戶，這類用戶多為18-25歲之間的年輕群體，充值金額低，登錄頻繁。年輕群體分享欲望強，通過測試我們選取了趣味性較強的素材文案，引導他們向朋友推薦，以擴大用戶群體，分享率提高了10%。

……

通過對不同層級用戶的測試，總結出該群體用戶的特性，之后動員同事提出想法和意見，必要時也要向用戶發出問題邀請，匯總意見后通過AB測試選出可行性方案，這時你就知道下一步該怎么做……

以上就是金融類產品精細化分層和運營過程，初來乍到大家多多指教！歡迎提出意見建議~持續學習進步！

本文由 @王又又 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。