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      全流程分享:利用RFM模型開展金融產(chǎn)品精細(xì)化運(yùn)營


      本文以筆者負(fù)責(zé)的金融類產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)為依據(jù),展示了如何利用RFM模型開展金融產(chǎn)品精細(xì)化運(yùn)營的全流程。

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      現(xiàn)在獲客成本越來越高,相信每一個運(yùn)營人都意識到了轉(zhuǎn)化、留存以及促活的重要性。通過RFM可以幫助我們更了解用戶,精準(zhǔn)的開展運(yùn)營手段。下面我將完完整整地把我用RFM模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的全流程分享給大家。

      1. 首先根據(jù)產(chǎn)品確定三個重要指標(biāo)

      我負(fù)責(zé)的是一款金融類產(chǎn)品,KPI是充值金額和新增充值的人數(shù)。所以我將RFM分別確定為充值金額、充值次數(shù)和登錄次數(shù)。

      (具體的指標(biāo)根據(jù)自己產(chǎn)品決定,如社交類產(chǎn)品可以是:登錄次數(shù),關(guān)注人數(shù)、使用時長)

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      圖是我創(chuàng)建好的數(shù)據(jù)模型,共有998個用戶數(shù)據(jù),是用RANDBETWEEN函數(shù)隨機(jī)生成的數(shù)組,不是真實(shí)的用戶數(shù)據(jù),僅作為分析所用。

      2. 下面開始計算R、F、M值

      第一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組,分成5個層級。分組依據(jù)可以按照公司業(yè)務(wù)劃分。我這里分組是先畫出用戶消費(fèi)金額的趨勢圖,再根據(jù)數(shù)據(jù)走勢分組。

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      從圖上可以看到,有很明顯的分布節(jié)點(diǎn),于是我將這5個區(qū)域分為:

      • 1=10~100
      • 2=101~1200
      • 3=1201~5000
      • 4=50001~12000
      • 5=12001~20000

      接下來根據(jù)分區(qū)數(shù)據(jù)計算每個充值金額對應(yīng)的數(shù)值,得出函數(shù)如下:

      =IF(B2>12000,5,IF(B2>5000,4,IF(B2>1200,3,IF(B2>100,2,1))))

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      同理F和M的計算方式也是如此。

      對消費(fèi)次數(shù)分級后,將這5個區(qū)域分為:

      • 1=1~5
      • 2=6~7
      • 3=8~10
      • 4=10~15
      • 5=15~20

      函數(shù)如下:

      =IF(C2>15,5,IF(C2>10,4,IF(C2>7,3,IF(C2>5,2,1))))

      接下來是登錄次數(shù):

      • 1=1~10
      • 2=11~20
      • 3=21~30
      • 4=31~40
      • 5=41~50

      函數(shù)如下:

      =IF(D2>40,5,IF(D2>30,4,IF(D2>20,3,IF(D2>10,2,1))))

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      3. 求出RFM的平均值

      求出對應(yīng)的值之后,下面用AVERAGE函數(shù)計算各列的平均值:

      • R的平均值=1.19
      • F的平均值=1.28
      • M的平均值=3.33

      (有小伙伴問我,為什么要計算出數(shù)值后再求平均值,而不是在原消費(fèi)金額的基礎(chǔ)上求平均?你想下比賽時評委打分,會去掉一個最高分和最低分,這兩個的道理其實(shí)有點(diǎn)類似,這樣會使數(shù)組更加整體)

      4. 判斷RFM等級

      接下來判斷RFM等級。通過與平均數(shù)進(jìn)行對比,得出數(shù)值的高低。

      函數(shù)如下:

      • R=IF(E2>1.19,”高”,”低”)
      • F=IF(F2>1.28,”高”,”低”)
      • M=IF(G>3.33,”高”,”低”)

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      5. 得出用戶價值

      到了最重要的一個環(huán)節(jié),通過計算得出用戶的價值。用IF和AND函數(shù)判斷,同為高、同為低,以及分別為不同高低的用戶分別對應(yīng)什么。

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      函數(shù)如下:

      =IF(AND(H2="高",I2="高",J2="高"),"重要價值用戶",   IF(AND(H2="高",I2="低",J2="高"),"重要發(fā)展用戶",  IF(AND(H2="低",I2="高",J2="高"),"重要保持用戶",   IF(AND(H1="低",I2="低",J2="高"),"重要挽留用戶",  IF(AND(H2="高",I2="高",J2="低"),"一般價值用戶",   IF(AND(H2="高",I2="低",J1="低"),"一般發(fā)展用戶",  IF(AND(H1="低",I2="高",J2="低"),"一般保持用戶","一般挽留用戶"  )))))))

      最后就可以根據(jù)判斷結(jié)果采取不同的運(yùn)營手段了。下面列出2點(diǎn)我們具體實(shí)施時的工作流程給大家參考:

      重要價值用戶,是我們金字塔頂尖的客戶,所以要發(fā)掘他們的更大價值。通過數(shù)據(jù)的對比我們發(fā)現(xiàn)這類用戶集中在30-40歲的男性群體,有錢有時間,這類用戶我們?yōu)樗麄兯蜕洗箢~優(yōu)惠券,以及充值成功后贈送的特權(quán)和抽獎等形式刺激他們完成大額充值。

      重要挽留用戶,這類用戶多為18-25歲之間的年輕群體,充值金額低,登錄頻繁。年輕群體分享欲望強(qiáng),通過測試我們選取了趣味性較強(qiáng)的素材文案,引導(dǎo)他們向朋友推薦,以擴(kuò)大用戶群體,分享率提高了10%。

      ……

      通過對不同層級用戶的測試,總結(jié)出該群體用戶的特性,之后動員同事提出想法和意見,必要時也要向用戶發(fā)出問題邀請,匯總意見后通過AB測試選出可行性方案,這時你就知道下一步該怎么做……

      以上就是金融類產(chǎn)品精細(xì)化分層和運(yùn)營過程,初來乍到大家多多指教!歡迎提出意見建議~持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)步!

       

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