用户体系搭建(二)——如何用RFM划定用户层级

一、前言

RFM是很传统的数据分析模型,几乎所有文章都会提到它,然而市面上RFM模型很多只是讲解了如何通过RFM解决和划定用户群体,但是很少有详细说明RFM模型的计算方式,本文讲解RFM模型的含义及应用以及如何使用SPSS计算RFM模型。

二、RFM模型解析

1、RFM模型概述

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。(摘自百度百科)

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。对于这三个维度的描述具体如下:

R(Recency)最近一次消费时间:表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。
F(Frequency)消费频率:消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数,经常购买的用户也就是熟客,价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。
M(Monetary)消费金额:消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额,体现了消费者为企业创利的多少,自然是消费越多的用户价值越大。

基于这三个维度,将每个维度分为高低两种情况,我们构建出了一个三维的坐标系。


用户体系搭建(二)——如何用RFM划定用户层级_第1张图片
图片源自网络

通过图表很直观的发现,我们把客户分为了2的三次方也就是8个群体。


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图片源自网络

2、RFM模型取数方法
根据RFM模型的定义,我们可以很容易的推导出,RFM模型的数据取数内容主要包括三个字段即:最近购买时间、最近购买次数、消费金额。但是在实际工作中也会有问题是我们要计算每个用户的购买时间、购买次数费事费力,所以一般也可以通过统计订单来进行计算。
当我们通过订单进行统计时需要包含以下字段

Order_id、User_id、订单创建时间、订单金额(实付)

当我们准备好以上数据时就可以开始准备计算RFM模型

三、使用SPSS计算RFM模型

考虑不少人不是很了解SPSS,下面也将包含一些SPSS基础功能的讲解
1、设置度量标准
SPSS分为数据视图和变量视图,在开始前需要在变量视图中设置数据类型
SPSS中数据类型包括度量、名义、序号,

度量(Scale)变量:通常也称为连续变量,表示变量的值通常是连续的,无界限的,如员工收入,企业销售额等。
名义(Nominal)变量:通常也称为无序分类变量,表示变量的值是离散的,相对有限个数的,通常变量值的个数不超过 10 个,但值之间没有顺序关系的,如性别。
序号(Ordinal)变量:通常也称为有序分类变量,表示变量的值是离散的,相对有限个数的,但值之间是有顺序关系的,如教育水平取值有:1 — 8 年,2 — 10 年,3 — 15 年,这些值之间存在顺序大小关系。

数据类型

2、设置变量类型及宽度
变量类型是定义该变量是何种类,点击类型弹出变量类型选择弹窗


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变量类型

宽度定义变量的展示位数,对于Order_id、User_id等需要注意变量长度,让这两个字段完全展示。
另外对于,Create_time这一字段应选用日期这一类型并选择yyyy:mm:dd


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日期变量选择

3、数据导入
完成时上述准备后,在数据视图界面将做如下显示:
数据展示

我们可以直接将excel里的数据直接复制过来。
4、选择分析模型分析
Step1:选择分析模型
完成数据准备后选择 直销——RFM分析,不同汉化版本翻译可能稍有不同


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RFM分析

Step2:选择数据格式
由于我们使用的是订单记录,所以我们选用交易数据


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数据格式

Step3:关联数据变量
如图所示,填入变量并选择RFM输出分析图样
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image.png

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输出图样

RFM分箱计数,用来查看每个RFM汇总分值的客户数量分布是防均匀,如果分布不均匀,可以根据实际需要调整分箱数。
RFM交叉表,是将RFM分箱计数以交叉表的形式展现。
RFM热图,是将交易额均值在RS、FS绘制的矩阵图上图形化表示,颜色深,说明相应矩阵块的客户交易额均值越高。
RFM直方图,显示最近一次交易时间、交易总次数、交易金额的频率分布。
最近交易时间、交易总次数、交易金额之间的散点图,可清晰直观看三个分析指标两两之间的关系。
个案处理摘要,显示本次分析的客户总数、缺失值的信息。

Stpe4:SPSS执行RFM分析

SPSS完成分析后,会生成一个新的数据文件,记录每个客户的最近一次交易日期、交易总次数、交易总金额、RS/FS/MS分值、RFM汇总分值。
RFM汇总分值=RS分值100+FS分值10+MS分值。

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生成数据图

选用分析—描述统计——描述这一方法计算RS\FS\MS均值


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均值计算

最终可得如下结果


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描述统计结果

Step5:将指标评分进行高低转化
小于平均值,均为”低“;高于或等于平均值,均为“高”。
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选择"重新编码为不同变量",先对客户的RS进行高低转化。


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转换-重新编码为不同变量

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设定新变量名称

这里别忘了点击更改变更变量名称
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设定值

设置大于等于3的客户,其RS分值为高(2=高)
设置小于3的客户,其RS分值为低(1=低)
设定完成后点击确定SPSS将为我们自动创建如下内容
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Step6:设定用户等级
根据用户分值计算用户的等级
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用户分级表

依据上表,逐个设置各客户类型所对应的数据规则。

设置客户类型=1的数据规则,操作如下:


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设置客户类型

重复以上操作设定不同数据类型
最后将将客户类型编码1、2、3、4、5、6、7、8转换成实际客户类型:


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转换客户类型

若列表中未展示客户类型,可以选择视图—值标签
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值标签

最终,可得出如下结果


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最终结果

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