微信|用户精细化运营难搞懂？那是缺少这个RFM模型微信

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【微信|用户精细化运营难搞懂？那是缺少这个RFM模型】

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叮咚~热爱运营的小指南又准时上线分享干货啦！在前面一篇文章中，我们分析了私域运营的会员体系如何从0到1进行搭建，那么会员体系搭建好后，我们的运营人群越来越多，如何精细化运营管理呢？下文一起来看一下吧！
私域运营的终极策略是建立超级用户体系。
而超级用户体系的第一步是做用户分层，用户群体庞大，想要做用户精细化运营，就要对用户进行分层。所谓用户分层，是根据不同用户的行为特征划分成不同的用户群体，进而指定不同的产品策略来满足其差异化需求，从而充分发挥每个层级用户的价值，达到产品目标。
用户分层是建立用户标签体系、用户分层体系和分层转化策略，实现商家精细化运营的目的。更是一种对用户进行标签划分的方法，通常用于描述某一用户的当前状态。常见的分类模型有用户价值金字塔、二八分层、四象限、AARRR、RFM模型、用户生命周期分层等等。
那么，如何做用户分层呢，一起来看看！
一、用户画像
1、什么是用户画像
从使用者的人口特征、网页浏览内容、网络社交活动、消费者行为等方面提取出来的一种有标签的用户模型。其核心工作是通过对数据库中的大量数据进行分析、挖掘，为用户打上“标签” 。 “标签”则是一种能够反映使用者某种程度上的特性的识别，它主要作用于商业运作和数据分析方面。

2、用户画像的作用3、用户画像的内容二、为什么要做用户分层1、用户整体动态监测
用户分层有利于监测用户整体动态，对用户进行分层，可及时发现用户质量是上升还是下降，监测整体用户数据动态。
2、用户精细化运营
对用户进行分层之后，可分析不同层级用户的特性和需求，针对不同层级的用户设置对应的运营策略，实行用户精细化运营，提升运营效率。
三、如何做用户分层

用户分层的前提是用户数据的获取，针对用户多个数据维度进行分析，今天介绍一个常用的用户分层模型-RFM 。RFM模型，能够用于衡量用户价值，通过 3 个要素指标去描述用户的价值情况：
1、Recency最近一次消费时间
用户最近一次消费行为，距离现在有多久了。时间距离越近，价值越大。
2、Frequency消费频率
用户在统计周期内购买的次数，购买次数越多，说明越是熟客，客户价值越高。
3、Monetary消费金额
用户在统计周期内消费的总金额是多少，体现了用户对于企业的收入贡献，消费金额越高，客户价值越大。
四、RFM模型的应用

通过RFM三个维度进行细分，然后把我们的用户分为八类客户，但是在日常工作中真的用这个三个维度去进行划分的场景还是挺少的，因为有的时候四象限就足够了，四象限就是你三个维度中挑两个（两两组合）做分析。通过RFM分析将客户群体划分成一般保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、重要保持客户、重要发展客户、重要价值客户、重要挽留客户等八个级别。针对每个级别，可参考的运营策略如下：交易额的高低，或者是这个用户的支付能力，对于平台来说，太太太重要了。很多时候我们对于这一些特别大额的用户都是更加细心的，这类用户的运营、用户关系的维护都是要花尽心思的。基本上很多这个公司都有这种KA部门，那KA一般都是我们平时说的需要关键去对接的大客户部门。五、如何搭建RFM模型的用户分层？