说到用户运营，大家或许会说用户画像，用户分层，社群运营，粉丝运营等一系列的名词，在日常工作中你可能也做过用户分层方面的实践，比如运营社群，当用户量只有几百的时候，我建几个群，每天发发消息，做用户管理，当用户量到几万的时候，建上百个群去做用户管理，还会分为核心群，普通群，会员群等等，这些都是用户分层运营的实践。

可是当用户量是几十万，上百万的时候呢，你发个活动，针对不同的用户该如何去做管理呢，简单的用户分层显然不能满足需要，这对于社群，小程序，APP都是如此，必须系统地去思考根据你的产品需求，确定你的用户分层模型是什么？

本文就为大家来分享如何通过RFM模型做用户分层管理，进行精细化运营，提升运营指标增长。

                                                             

何为RFM模型

首先，我们先来了解下什么是RFM模型，三个字母的含义如下：

R：最近一次消费（recency），代表用户距离最后一次消费的时间，最近一次消费的时间距今越短，对我们来说该用户更有价值，也能更有效的触达该用户。

F：消费频次（frequency），用户在一段时间内，在产品内的消费频次。

M：消费金额（monetary），用户消费的金额，代表用户的价值贡献。

通过这三个指标的高低排序组合，我们就可对我们的用户进行分层，在做好用户分层后进行精细化运营，针对不同的用户制定不同的运营策略，想必大家也会经常点外卖，当打开美团外卖或者饿了么的时候，会受到优惠券的推送，和身边的朋友细心对比后，就会发现，每个人收到的优惠券是不一样的额度，这就是用户分层的一个应用，当然他们所做的用户分层更为复杂，但底层的原理都是相同的。

RFM模型在不同领域的应用

需要说明的是RFM模型的三个变量在不同的产品和领域可做不同的定义，并不局限于消费类的产品，比如在做社区的产品那里，可以这么去定义：

R：最后一次发帖时间；

F：发帖次数；

M：评论数

如果不是在社区，而是在别的产品呢，也可以根据自己产品的需要去定义指标的具体内容，比如可以这么去定义:

R：最后一次登录时间，最后一次浏览时间，最后一次点击时间，最后一次阅读时间等；

F：发帖次数，登录频率，评论次数等；

M：评论数，点赞数，点击数等；

在具体的应用中可以改变指标定义的内容，根据业务需要定义你的核心指标，比如下面我将以某外卖平台为例，定义最近一次消费时间，消费频次，消费金额，三个维度为大家讲解用户分层和应该采用的运营策略。

以某外卖平台为例，如何利用RFM模型做用户分层？

回到刚才那个话题，大家可能会经常点外卖，当打开美团外卖或者饿了么的时候，会受到优惠券的推送，优惠券的力度是不一样的，这是他们做的精细化运营。

那么假如让你去做一个外卖平台用户分层的话，你会如何去做呢，诸葛君将通过RFM模型，从最近一次消费时间，消费频次，消费金额三个维度为大家实例讲解用户分层的方法。

我们先来分析外卖中这三个指标分别代表用户的哪些特征，最近一次消费时间：代表了该用户已经多久没使用我们的产品，时间越久触达越难；消费频次：代表了该用户在我们平台上购买的次数，背后是用户忠诚度的体现；消费金额，代表了这个用户在我们平台上的花费，背后是消费能力的体现。

根据这三个维度的指标，我做了下面这个表格：

 

从中我们可以看到，通过对最近一次消费时间，消费频次，消费金额三个指标的高低排序，建立起用户价值分层，根据用户价值的高低再采用不同的运营策略，进行精细化运营，达到我们的运营目标。

上述RFM模型的分享和某外卖平台的举例是让大家去深刻理解用RFM模型做用户分层的方法，在具体的工作实践中应用起来，需要重视的是RFM模型有两个需要注意的方面：核心指标的定义和时间节点的选取，相信大家在实践中会有更清楚的思考。