介绍两个用户分层的好方法(下)—RFM模型
介绍两个用户分层的好方法（下）——RFM模型RFM模型是电商领域的一个经典用户分析模型，在CRM（客户关系管理系统）的分析中具有广泛的应用，其核心价值在于综合衡量客户的价值和创收能力。RFM三个字母分别代表三个关键数据指标：R（Recency）：最近一次消费。该指标主要衡量用户的活跃度。
根据用户分层结果，分析各层级用户的分布情况，发现用户群体的特征和趋势。针对每个层级的用户，制定定制化的运营策略，提高用户满意度和忠诚度。
制定营销策略：针对不同类别的客户，制定个性化的营销策略。例如，对于重要价值客户，可以提供专属的优惠活动或者增值服务；对于重要发展客户，可以引导他们增加消费频次；对于重要挽留客户，需要积极与他们沟通并了解流失的原因，然后采取相应的措施进行挽留。
关于用户分群
1、用户分群主要是基于RFM模型进行划分的。RFM模型包括三个关键指标：最近消费时间：作用：衡量用户的活跃度。新近活跃的用户对APP的价值更大，因为他们更有可能再次进行消费或参与活动。示例：1个月内的消费用户比1年前的用户更值得维系，因为前者更有可能保持与App的互动。消费频率：作用：反映用户的忠诚度。
2、用户分群的步骤和方法如下：划分用户群：识别特征变量：将特征变量分为可观测变量和不可观测变量。确保群体价值：在划分用户群时，需确保群体具有业务价值，同时保持群体内部的一致性，且各群体之间的区分度明显。用户群划分策略：新用户划分：对于新用户，通常根据其行为属性进行初期划分。
3、侧重点不同：用户分层：侧重于基于用户的个人属性、行为习惯与兴趣偏好等特征进行分类，将用户划分至不同层次。用户分群：将具有相似特征或关联性的用户聚集在一起，形成特定群体。目的不同：用户分层：目的是为了更好地理解与区分不同层次的用户，从而制定个性化、精准的营销策略和服务策略。
4、类型四：根据用户行为进行分群 ，此阶段会在画像分群的基础上关注用户的行为特征， 如根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略。
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希望本篇文章《电商价值分群？ 电商社群有哪些？》能对你有所帮助！
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