RFM模型，熟悉電商數據分析的同學都很清楚，該模型是用來進行用戶分組的，通過對用戶在R（Recency，最近一次消費）F（Frequency，消費頻率）M（Monetary，消費金額）三方面的表現進行分類，然後對分類分組進行定性描述的。

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。

有品用戶分層定義

因考慮到有品中，商品日銷量排行中易耗品較少，所以採用90天的行為來計算）。

用戶分層示意圖

通過RFM模型，可以劃分出用戶的層級，如下表：

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，對於用戶在層級中的流程產生的影響。

譬如說，對於高流量消耗，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，對於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，並借機為用戶打上標籤，以備後續大規模經營使用。

（在這里也可以說一下，我們後來對於其中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，通過在第二步中的經營得到的結果，去擴展到全量用戶的經營。

這樣做的好處是：

1、通過持續經營，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、後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，並傾斜更多的經營資源，提升其使用產品的體驗，並形成口碑進行傳播。

這樣一來，你很容易看出：

1、用戶分層本身不是目標，目標是做到精細化經營，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經營的門檻，區分出不同層級的用戶，才能有效的將經營手段進行疊加，降低經營成本，擴大經營效果。

3、做用戶分層，需要一定的數學能力和Excel處理能力，並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，但能夠做到這樣的意識，其實不大容易。