手把手教你4步搭建电商RFM模型 ，告别盲目营销！ | 帆软九数云
作为电商运营，你是否常常面临这些困惑：
- 花大价钱拉新，老用户却在悄悄流失？
- 促销活动狂发优惠券，转化率却越来越低？
- 想做用户分层运营，却不知道从何下手？
其实，解决这些问题的核心在于 ——精准理解你的用户价值。而 RFM模型，正是电商人用来衡量用户价值、实现精细化运营的有力工具。本文将手把手教你：如何从零搭建 RFM模型？要注意的事项有哪些？
一、什么是 RFM模型？
RFM 是三个指标的缩写：
- R（Recency）：最近一次消费，客户最近的一次采购时间距离现在的时间差。
- F（Frequency）：消费频率，客户在一段时间内的购买频次。
- M（Monetary）：消费金额，客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。
简单来说，RFM 模型的逻辑是：通过时间、次数、金额，综合判断用户的价值等级，再针对不同等级的用户制定差异化运营策略。
二、RFM模型搭建步骤
搭建 RFM模型并不复杂，关键在于数据整理和指标定义。按照以下 4 个步骤操作，小白也能轻松上手。
步骤 1：明确分析周期，提取基础数据
首先，你需要确定一个分析周期，根据行业特性选择，电商常用 “近 1 年”“近 3 个月” 等，然后从你的订单系统中提取以下用户数据：
- 用户 ID（唯一标识，避免重复统计）
- 订单时间（用于计算 R）
- 订单金额（用于计算 M）
注意：
- 排除测试订单、退款订单，避免数据干扰；
- 同一个用户的多次消费，需要按订单时间和金额分别记录。
步骤 2：计算 R、F、M 三个指标
有了基础数据后，针对每个用户，分别计算 R、F、M 值：
- 计算 R 值： 分析周期的结束时间 - 用户最后一次下单时间 = 最近消费间隔天数。 例：分析周期截至 2024 年 5 月 31 日，用户最后一次下单是 2024 年 5 月 20 日，则 R=11 天。
- 计算 F 值： 统计用户在分析周期内的订单总次数，同一用户多次下单，次数累加。 例：用户在 1 年内下单 8 次，则 F=8。
- 计算 M 值： 统计用户在分析周期内的订单总金额，同一用户多次消费金额累加。 例：用户 1 年内总消费 5000 元，则 M=5000 元。
步骤 3：设定评分标准，给 R、F、M 打分
R、F、M 是三个不同维度的指标，无法直接比较，因此需要将它们标准化—— 即给每个指标打分，比如 1-5 分，分数越高代表该维度表现越好。常见的方法有两种：
方法 1：按分位数划分
将所有用户的 R、F、M 值分别排序，按 10%、20%、40%、60%、80%等分位数划分为 5 个等级并进行打分。 例：
- R 值（最近消费间隔）：间隔越短分越高。假设按分位数，R≤30 天打 5 分，31-90 天打 4 分，91-180 天打 3 分，181-360 天打 2 分，>360 天打 1 分。
- F 值（消费频率）：次数越多分越高。F≥10 次打 5 分，6-9 次打 4 分，3-5 次打 2 分，1-2 次打 1 分。
- M 值（消费金额）：金额越高分越高。M≥10000 元打 5 分，5000-9999 元打 4 分，以此类推。
方法 2：按业务经验划分
根据行业特性或历史数据，自定义阈值。比如：
- 对于快消品，如美妆、零食 → R 的阈值可以设得更短，如 30 天内算活跃；
- 对于高客单价商品，如家电 → F 的阈值可以设得更低，1 年消费 2 次就算高频。
关键原则：打分标准要结合业务场景，避免照搬别人的阈值，比如别人的高频可能对你来说是低频。
步骤 4：用户分层，定义价值等级
当每个用户都有了 R、F、M 的分数后，就可以根据分数组合进行分层了。
常见的分层方式：
- 简单版（3×3×3=27 类）：每个指标分 3 档（高、中、低），组合出 27 类用户（适合精细化程度高的团队）；
- 实用版（5 类核心用户）：简化为 5 类，方便快速落地。
这里推荐电商常用的5 类核心用户分层：
（注：“高 / 中 / 低” 根据步骤 3 的打分标准判断，比如 R 分数≥4 分为 “高”，2-3 分为 “中”，≤1 分为 “低”）
三、RFM模型的应用
搭建好 RFM模型后，核心是针对不同分层的用户制定精准策略。以下是 5 类核心用户的运营方向：
1. 高价值忠诚用户（R 高 + F 高 + M 高）
- 目标：维持忠诚度，鼓励更高消费。
- 策略：专属福利；会员体系升级；交叉销售，推荐高端新品或相关品类。
2. 高频潜力用户（R 高 + F 高 + M 中）
- 目标：提升消费金额，向高价值用户转化。
- 策略：推出 “满赠”“满减” 活动；推荐升级款商品；引导加入会员。
3. 高价值沉睡用户（R 低 + F 中 + M 高）
- 目标：唤醒沉睡，促使用户复购。
- 策略：定向召回短信/推送；个性化推荐；专属客服回访。
4. 新用户（R 高 + F 低 + M 中）
- 目标：提升首次复购，培养消费习惯。
- 策略：首单后 3-7 天推送复购券；发送产品使用指南；引导关注公众号/社群。
5. 流失用户（R 低 + F 低 + M 低）
- 目标：低成本唤醒，或放弃低价值用户。
- 策略：发送大额优惠券；清理无效用户。
四、搭建 RFM 模型的注意事项
RFM模型看似简单，但实际操作中有很多需要注意的环节，例如指标定义要贴合业务场景、数据要干净且完整（确保用户 ID 唯一）、要根据大促时段动态调整分析周期、避免过度分层（27 类用户看似精细，但实际运营中很难一一对应策略，新手建议从 5-8 类核心用户入手，逐步优化）。
策略落地后，跟踪转化数据，不断优化模型。
五、总结
RFM模型的本质，是帮你从海量用户中找到高价值用户，并唤醒沉睡用户，同时避免在低价值用户身上浪费资源。
在搭建 RFM模型时，借助九数云 BI 能让整个过程更加高效便捷。九数云 BI 是一款零代码的在线数据分析工具。它可以：
- 快速连接各种数据源，包括 Excel、数据库、云服务等，方便电商运营者轻松提取搭建 RFM 模型所需的用户订单时间、订单金额等基础数据。
- 帮助运营者快速准确地计算 R、F、M 三个指标，还可利用多维分析和智能算法建模能力，根据设定好的评分标准，对 R、F、M 进行打分，并实现用户分层。
- 九数云 BI 还能基于 RFM模型分析结果，生成可视化仪表板，让不同层级的用户分布及特征一目了然。自动生成专业数据分析报告，助力决策。
按照本文的步骤，结合九数云BI工具，从数据提取到分层运营，一步步实践，你会发现：用户复购率提升、营销成本下降、运营效率提高，其实并没有那么难。
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