RFM 模型是企业精细化运营中常用的用户分层方法，通过对最近一次消费（Recency）、消费频次（Frequency）、消费金额（Monetary）的计算，企业最高可将用户分为从一般挽留到高价值不等的 8 个层级，便于进行个性化营销。
RFM 模型是企业精细化运营中常用的用户分层方法，通过对最近一次消费（Recency）、消费频次（Frequency）、消费金额（Monetary）的计算，企业最高可将用户分为从一般挽留到高价值不等的 8 个层级，便于进行个性化营销。
RFM 模型示例（图源网络）
各大银行和电商平台是 RFM 模型的普遍实践者。通过收集并计算客户的交易、账单等维度的数据，银行会将客户分为从普通到高净值不等的若干人群，电商平台则以会员等级划分用户群体。随着消费者需求更加精细化，他们会在原有等级上对用户群体再次细分，打上不同价值的标签，比如在较高等级的会员中圈出更高价值的用户群体，以便进行更个性化的运营，创造更大增长。
以电商行业为例，亚马逊的 Prime 会员、淘宝的 88VIP、唯品会的超级 VIP、山姆超市的卓越会员等等，都是对高价值会员的再圈选，他们的消费频次、购买力和忠诚度都更高。面对这部分群体，企业营销的目标是进一步提高客单价和购买频次。
比如在权益设置上，山姆的卓越会员比普通会员多了 2% 积分返利和全年 12 张运费券，还增加了免费洗车和看牙等中产人士高频使用的权益，为会员带来购物之外的价值。营销效果也十分明显。数据显示，山姆近 85% 的卓越会员来自普通会籍升级，会员权益实现了近 100% 兑换率，同时会员续费率超过 80%。
RFM 模型在精细化运营中的作用毋庸置疑，随着该分析方法使用越来越普遍，为缩短业务人员用 RFM 模型进行分析的路径、降低分析门槛，包括 GrowingIO 在内的数据服务商们陆续开发了「RFM」标签功能，让业务人员只需通过简单设置即可实现用户分群和打标签，从而一键圈选进行个性化营销。
低代码、超灵活，操作更简单
以 GrowingIO 客户数据平台内的「RFM 标签」为例，其设置和 RFM 模型的计算方式极为相似，用户需要先对 R、F、M 三个指标进行定义，这样后台才能计算平均值。
RFM 标签设置示例
接下来再定义 RFM 价值分层和设置层级名称即可，用以区分不同层级的用户群体，十分简便。
作为低代码标签，RFM 标签在低门槛外还具备高度灵活性。业务人员可根据实际需求设置 R、F、M 的等式和更改层级名称，并能随时调整。接下来就可以一键圈群分层营销了。从打标签到圈群，整个过程不到 5 分钟就能完成，完全不需要分析师和开发人员写 SQL 调取数据、搭建模型，也不需要长达数周的排期才能有所产出。
通过 RFM 标签，企业不但能了解用户结构，找到最有价值的用户和需要挽回的用户，也可以了解他们的购买行为和偏好，从而调整产品的定位和推广策略，提高营销效果、刺激用户消费，从而提高产品销量和市场占有率。
GrowingIO 客户数据平台（CDP）的所有标签均为低代码标签，覆盖规则、算法等多个维度，可充分满足企业圈群的各类需求，未来我们也将开发更多低代码标签，帮助企业做好精细化运营，维护住高价值群体，实现更大增长。
来源：互联网
