很多同学表示想看RFM，今天它来了。RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上流传的各种乱用、错用也非常多。今天我们系统讲一下。 1、RFM基本原理RFM是三个单词的缩写：最近一次消费时间 (Recency)，取数的时候一般取最近一次消费记录到当前时间的间隔，比如7天、30天、90天未到店消费。直观上，一个用户太久不到店消费，肯定是有问题，得做点什么事情。很多公司的用户唤醒机制都是基于这个制定的。图片一定时间内消费频率 (Frequency)，取数时，一般是取一个时间段内用户消费频率。比如一年内有多少个月消费，一个月内有多少天到店等等。直观上，用户消费频率越高越忠诚。很多

Labs导读随着互联网的快速发展，各类产品层出不穷，产品的竞争压力也逐渐增加，用户对于互联网产品的要求也逐渐严苛，对于用户体验的关注度也越来越高，只有符合用户习惯，被用户认可的产品才会在竞争中具有优势，因此，针对不同类型用户进行精细化管理和运营十分重要，而进行用户精细化运营的前置步骤即为使用合适的标准对用户进行分类，进而将用户划分成不同群组，再针对不同群组的用户指定差异化的运营策略。本文介绍的RFM(RecencyFrequencyMoney)模型，就是目前在数据分析中常用的一种用户分群方法，利用RFM完成用户分群，再针对不同用户实施不同的运营策略，实现用户精细化运营。Part01RFM模型概

确定用户价值是整个用户运营过程中极其重要的一环。传统的工作流程中，业务人员向数据部门提出数据需求，等待返回结果后再进行价值分析是主要的准备工作，但这个过程非常耗时。为了提高工作效率，业务人员经常会基于自己对用户的理解制定一系列的运营策略，但完成了运营活动后，比较难及时进行活动效果的跟进与评估，到了可以评估的时候又往往发现活动效果并不理想。造成以上情况的主要原因就是业务人员认为的用户群体特征与用户实际的特征之间存在着一定的偏差，手动进行用户分析则耗时耗力，当有了客户数据洞察平台后，上述问题就全部迎刃而解了。数据部门提前将基本的数据加工好，业务人员有需要的时候直接自主进行标签加工、群组分析等一系列

之前写了一个零基础的sql教学攻略，我的观点一直就是如果我们只需要像使用excel一样使用数据库来辅助工作的，只需要最简单的查询语法就可以了。两小时入门SQL，像使用Excel一样使用sql，这是一篇给新人看的内容-简书今天就用上面的教程里讲的单表查询操作，用最简单的语法，来完成一个工作中最常用的电商RFM客户模型分析。首先关于什么是RFM就不介绍了，其他文章有详细的介绍，我们就直接上流程。数据我放在了一个免费的服务器里，大家可以按照图的内容登录访问到，里面也有其他的案例数据。不会用也可以看我上面写的教程，里面有如何访问服务器的设置，以及软件包。首先要说本次介绍的方法不是最佳的方法，有很多更加

阿里巴巴CEO张勇在盒马鲜生的管理会上说：“进行RFM用户分析，以数据驱动，精细化用户运营是核心。新模式要大胆假设小心求证，验证有效以后再快速复制。”RFM与精细化管理有什么关系？文章目录1什么是RFM分析？2如何应用RFM分析对用户细分？3盒马RFM分析案例4RFM总结互联网用户增长当前进入瓶颈期——全国总网民数量徘徊在10.11亿人左右，互联网普及率已经达到71.6%；但是流量却牢牢把控在巨头手中；自微信、头条、抖音之后，鲜有新的流量平台崛起，用户流动相对固化。对企业来说，尤其是中小企业而言，依靠流量红利获取业务持续增长的情况现在已不复存在，新客户的获取成本、难度节节攀升。聪明的营销人都知