如何判断某个小区居民是否具备促销价值?

无意中看到一个百度的面试题,觉得很有意思。来跟大家一起讨论下:现在有一个大社区,该街区有A、B、C、D......、Z等26个小区,每个小区有100个居民,且编号唯一(A1,A2,A3,......,

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  • 新文 提出于 2020-10-30 17:25:38

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这是一个典型的产品运营方向的问题,需要给用户分层并识别出高质量用户,倾斜更多的运营资源,以提升其使用产品的体验,最后形成口碑并进行传播。

前几天在脉脉上看到了亮哥在自己的专栏中有写到,RFM模型在运营中的实际运用,感觉非常合适这个问题。在这里,让我们试着用RFM模型来解答这个问题。

1.什么是RFM模型?

RFM模型 基本结构.png

RFM模型是广泛使用于传统零售行业的用户分层模型,它主要以三个维度的数据来划分用户层级(质量高低),RFM分别是:

R(Recency):离某个时间点最近的一次消费,为【近度】维度;

F(Frequency):一段时间内的消费频次,为【频度】维度;

M(Monetary):对应这段时间内的消费金额,为【额度】维度。

通过RFM模型,我们可以轻松划分出用户的层级,如下表:

RFM模型 判断用户价值.png

重要价值客户:最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高的,这些是我们的高质量用户。

重要发展客户:最近消费时间较近、消费金额高,但频次不高,忠诚度不高的用户,都很有潜力,可以重点发展。

重要保持客户:最近消费时间较远,但消费频次和金额都很高,说明这是个一段时间没来的忠实客户,我们需要主动和他保持联系。

重要挽留客户:最近消费时间较远、消费频次不高,但消费金额高的用户,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。

在了解了这些基本信息后,我们就可以针对面试题目进行分析了。

在题目中,用户的行为路径是

出门①→公交②→百度广场购物③→百度广场看电影④→百度广场唱歌⑤→百度广场餐厅吃饭⑥ 

按照RFM模型,我们可以将用户层级分为如下几个部分:

R——7天(R3),8~15天(R2),16~31天(R1),考察的是客户购买的沉默期;

F——1次(F1),2~3次(F2),3次以上(F3),可以把3次作为客户是否发展为忠诚客户的一个参考标准;

M——100(M1),101~1000(M2),1000以上(M3),这个需要按照实际情况来划分,其重点在于考察客户的购买能力。

(1)通过上面的划分,我们就可以将客户群细分为(R1F1M1)、(R1F1M2)、(R1F1M3)等27个部分了。再将这27个客户群,按照RFM模型进行分析,划分出重要价值客户,一般价值客户等就OK,这样,各个用户质量的高低就出来了,R3,M3,F3次数多的,都是高质量用户。

其中,重要发展客户(最近消费时间较近、消费金额高,但频次不高,忠诚度不高)和重要保持客户(最近消费时间较远,但消费频次和金额都很高)是我们这次活动的重要促销对象。对于他们,可以通过消费积分活动感召回来,属于高促销价值用户。

当然,这里面百度广场也可以结合自身特点去调整R、F、M各项内容的划分,比如可以划分为2、5、2级别,然后RFM对应的就是20个区间了。

(2)如何选择一个最具促销价值的小区?

在我看来,这个就得看小区中高发展客户和重要保持客户的具体比例了,两者用户比例最高的小区,可以选择做为这次促销的主要针对小区。


行走在运营路上的18届毕业生,第一次尝试用户分层,欢迎大家留言讨论问题,觉得回答还不错的,可以给我点个认可哦

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