# 介绍
RFM模型是做用户精细化运营的常用分析方法。R（Recency）表示最近1次消费时间间隔，F（Frequency）表示消费频率，M（Monetary）表示消费金额。这3个指标可以用来描述用户价值，是目前比较主流的用户分层方法，主要用来研究付费用户。
- RFM所需的数据类型：人（用户账号）、时（交易时间）、钱（消费金额）
- 根据不同的RFM高低档位，划分出八大用户类别：
企业对不同类型的客户，有针对性地推送营销服务、推出营销活动，从而提高其客户价值。
特点
优点：
- 所需数据少（仅需人、时、钱三类数据）
- 相应算法下的用户分层清晰
缺点：
- 适用场景窄：较适用于复购较多的业务场景（电商、外卖等） 而那些复购周期长、付费用户少等的行业一般不适用。
- 客户分类不够细致：在用户分层清晰的同时，必然存在客户分类不够细致的弊端。这样也就会使得部分人对促销活动无动于衷。
分析
企业可以依据三个因素来将付费用户分为八个卦限：
在不同的卦限可以分析其实时人数以对某一时间段内或者某一营销事件后的用户反应进行有效评估，亦可对相关人群进行针对性的营销策略
# 应用
- RFM模型与大数据推送结合：电商平台针对不同的用户类型，采用不同的推送机制，推送不同的商品。薅羊毛的新用户推送优惠力度较大的商品。
- RFM模型与营销活动结合：针对不同的用户类型，推出不同的营销活动。
- 通过RFM模型来复盘活动效果：老用户的F是否增加了？用户的R是否缩短了？
# 总结
运用RFM模型进行精准运营，可以帮助我们更好地了解付费用户行为模式 和价值，制定个性化的运营策略，提高用户满意度和忠诚度，增加业务收益