【資料探勘】使用者分析的rfm模型、aarrr模型、資料探勘的分析方法

一、用於使用者分析的RFM模型、AARRR模型

RFM模型,是客戶關係管理的分析模式,用於衡量客戶價值的工具。三個要素,最近一次的消費(Receny),消費的頻率(Frequency),消費金額(Monetary),模型的使用情景:較為動態的對使用者進行分類,根據最近消費時間、頻率、消費額度,將客戶劃分為8個維度,發現客戶內在的分佈規律制定個性化的服務和溝通策略。常用搭建步驟:

獲取原始資料,R、F、M。

定義R、F、M在模型中的數值,檢視資料的分佈,使用中位數還是平均數。

進行資料的處理,獲取R、F、M的值。

對使用者進行分層。

針對不同的使用者制定相應的運營策略。

常用分析模型(一)

2。AARRR模型,是增長駭客的經典模型,也叫使用者增長模型。

模型用途:基於模型可以清楚地看到最初的投入到最終目的的各環節轉換效果,讓產品的提示可以精確到每個環節,服務於最終要達成的目的。

模型的具體使用情景:

獲取使用者,渠道的獲客數量、獲客質量。

提高活躍度,註冊活躍、主動活躍、推送活躍、交易活躍等。

提高留存率,留存率包括次日、3日、7日、30日等。

獲取收入,主要還是基於使用者的轉化。

自傳播,產品能夠基於社交網路病毒式的傳播。

常用分析模型(一)