大家，早上好！
今天我和大家来分享一下用户运营中用户价值区隔分层的一个重要方式——“RFM模型”的基本原理与使用步骤。
（注：该模型更适用于交易类、电商类产品）
什么是RFM模型？
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要和手段。通过关键用户行为对用户进行价值区隔。
该模型通过：
R：Recency-距离最近一次交易
F：Frequency-交易频率
M：Monetary-交易金额
这三项指标来描述该客户的价值状况，依据这三项指标划分【8 类客户价值】
1、重要价值用户
2、重要发展用户
3、重要保持用户
4、重要挽留用户
5、一般价值用户
6、一般发展用户
7、一般保持用户
8、一般挽留用户
实施 RFM 用户分层的操作步骤：
1、抓取用户 R、F、M 三个维度下的原始数据
2、定义 R、F、M 的评估模型与中值
3、进行数据处理，获取用户的 R、F、M 值
4、参照评估模型与中值，对用户进行分层
5、针对不同层级用户制定运营策略，推进落地
如何定义 RFM 的评估模型和中值？
方法：根据业务特性或者数据分布情况来划分数据分布区间，设定评估评估模型，然后再设定中值。
如何定义 RFM 三个维度下的中值？
几种常见参照原则：
1、所有数据的平均值或中位数
2、基于一个业务节点的重要值
举例：R 值里，P2P平台的一个月（白领们发工资）
3、以二八法则进行推送
举例：M值内，80% 用户都集中在低频低金额的区间，20%的用户却有创造了大部分营收
4、Means聚类算法
注：RFM 模型主要是针对交易类、电商类非常适用
核心：找出影响单用户价值高低的用户行为，然后进行多维交叉分析和用户划分。
但 RFM 模型 在不同行业中依然可以进行典型变种和扩展，如下：
1、金融：投资金额、投资频率、最近一次投资时间；
2、直播：观看直播时长、最近一次观看时间、打赏金额；
3、内容：评论次数、评论字数、评论被点赞数；
4、网站：登陆次数、登陆时长、最近一次登陆时间；
5、游戏：等级、游戏时长、游戏充值金额；
