如果手(shou)里只有100塊錢的(de)(de)(de)運(yun)營(ying)預(yu)算(suan)(suan)，需要給(gei)全平臺10萬人(ren)(ren)去發(fa)優惠券，怎(zen)么去分(fen)配預(yu)算(suan)(suan)，才能讓這十萬人(ren)(ren)貢獻(xian)出*的(de)(de)(de)流水，給(gei)三秒鐘思考(kao)回答一下這個增(zeng)長PM，數據PM和用戶(hu)運(yun)營(ying)必考(kao)的(de)(de)(de)問(wen)題。答案是要根據用戶(hu)的(de)(de)(de)活躍行為判斷出最有可能下單的(de)(de)(de)人(ren)(ren)去發(fa)券，再結合歷史的(de)(de)(de)消(xiao)費客(ke)(ke)單價，把預(yu)算(suan)(suan)分(fen)配給(gei)高客(ke)(ke)單的(de)(de)(de)用戶(hu)，這個思路(lu)就(jiu)應用了精細化運(yun)營(ying)必會(hui)的(de)(de)(de)RFM模型(xing)。
RFM模(mo)型是一種將用(yong)(yong)戶(hu)(hu)進行(xing)分(fen)層(ceng)的(de)方法(fa)，通過用(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)活躍(yue)交易行(xing)為，將用(yong)(yong)戶(hu)(hu)進行(xing)區分(fen)。針對不(bu)同行(xing)為的(de)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)，實(shi)施不(bu)同的(de)運營(ying)手(shou)段，從而提(ti)升整體的(de)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)運營(ying)的(de)效率。原理+實(shi)操兩個方面RFMR 。
1、R-Recency用戶最近(jin)一(yi)次(ci)下單的(de)(de)時(shi)間(jian)。下單時(shi)間(jian)越近(jin)，代表著用戶與平(ping)臺之間(jian)的(de)(de)關系也就(jiu)越近(jin)，這個用戶就(jiu)越容易再(zai)次(ci)產生消費行(xing)為(wei)，如果短期內希望提升平(ping)臺的(de)(de)訂單量拉(la)高(gao)交(jiao)易成(cheng)交(jiao)為(wei)目標，可以著重針對這部分用戶進行(xing)運營。反之，最近(jin)一(yi)次(ci)下單時(shi)間(jian)，如果越遠，用戶已(yi)經流失(shi)的(de)(de)概率就(jiu)越大(da)，再(zai)召回(hui)用戶是(shi)非常難的(de)(de)，也就(jiu)需要付出(chu)額外的(de)(de)成(cheng)本(ben)。
2、F-Frequency用戶(hu)在某一(yi)段時間內(nei)的(de)消費(fei)頻率。頻率越(yue)高(gao)，代(dai)表著(zhu)用戶(hu)對產品的(de)依賴(lai)程度就越(yue)高(gao)，這類用戶(hu)通常情況下已經有了(le)固定的(de)消費(fei)頻次，運營方(fang)案的(de)重(zhong)點(dian)是提升單次消費(fei)的(de)客單價。
3、M-Monetary用戶(hu)累積(ji)的下單金(jin)額。是(shi)消費客單價(jia)(jia)(jia)與(yu)消費頻次的綜合體(ti)現，代表著用戶(hu)對(dui)于平臺的綜合價(jia)(jia)(jia)值(zhi)，M越(yue)(yue)高(gao)，用戶(hu)對(dui)于平臺的價(jia)(jia)(jia)值(zhi)也(ye)就越(yue)(yue)高(gao)，高(gao)價(jia)(jia)(jia)值(zhi)用戶(hu)的運(yun)營手段主(zhu)要(yao)是(shi)防止(zhi)用戶(hu)的流失。
一個用戶(hu)同(tong)時存(cun)在RFM三(san)種標簽屬性(xing)，將三(san)種屬性(xing)繪制在三(san)維坐標系(xi)里(li)面，得(de)出八種用戶(hu)類型。
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