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全流程分享:利用RFM模型开展金融产品精细化运营


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时间: 2019-12-01 12:50:35

本文以笔者所负责的金融产品的经验为基础,展示了如何运用rfm模型来实现金融产品精细化运作的全过程。

现在获得客户的成本越来越高。我相信每个运营商都意识到转型、保留和提升的重要性。通过rfm,我们可以帮助我们更好地了解用户,准确地开发操作方法。接下来,我将与rfm模型完全共享数据分析的整个过程。

我负责金融产品,kpi是充值金额和充值人数。因此,我已将rfm分别确定为充值金额、充值时间和登录时间。

(具体指标根据自己的产品确定。例如,社交产品可以是:登录次数、相关人数和使用持续时间)

该图是我创建的数据模型。有998个用户数据。它是由randbetween函数随机生成的数组。这不是真正的用户数据。它仅用于分析。

第一步是将数据分成5个级别。分组依据可以根据公司的业务进行划分。这里的分组是先画出用户消费金额的趋势图,然后根据数据趋势进行分组。

从图中可以看出,有明显的分布节点,所以我将这五个区域分为:

接下来,根据分区数据计算每个充值金额对应的值,得到如下函数:

f和m也是如此。

在对消费时间进行分类后,这五个区域被划分为:

功能如下:

接下来是登录次数:

功能如下:

找到相应的值后,使用如下的平均值函数计算每列的平均值:

(一个小伙伴问我,为什么要先计算价值,然后根据原始消耗量计算平均值,而不是平均值?如果你想让裁判在下一场比赛中得分,你就要去掉最高分和最低分。这两个原因实际上有些相似,这将使阵列更加集成。

下一步,裁判rfm等级。通过与平均值比较,得到数值。

功能如下:

在最重要的环节,计算用户的价值。根据if和and函数判断,相同的是高,相同的是低,不同高度的用户分别对应什么。

功能如下:

最后,根据判断结果可以采用不同的操作方法。列出以下两点供您参考:

重要的价值用户是我们金字塔中的顶级客户,所以我们需要探索他们更大的价值。通过数据比较,我们发现这些用户集中在30-40岁的男性群体中,他们有钱有时间。我们给他们大额优惠券,以及成功充值后的特权和幸运抽奖,以刺激他们完成大额充值。

留住用户很重要。这些用户大多是18至25岁的年轻人,充值金额低,登录频繁。年轻群体有强烈的分享欲望。通过测试,我们选择了有趣的素材文档来引导他们推荐给朋友,从而扩大了用户群,提高了10%的分享率。

……

通过对不同层次用户的测试,总结出该群体用户的特点,然后动员同事提出想法和意见,必要时邀请用户提问。总结意见后,通过ab试验选择可行性方案。那你就知道下一步该做什么了...

以上是金融产品的详细分层和操作过程。我新来的时候会给你很多建议。欢迎提出意见和建议~不断学习和进步!

这篇文章最初是由@王悠悠发表的。每个人都是产品经理。未经作者许可,禁止复制。

主题地图来自unsplash,基于cc0协议。

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