用户价值分析模型 - 360文档中心

客户价值分析模型

客户价值分析模型
在进行客户价值分析时，可以采用以下的步骤来进行：
1.客户细分：将顾客根据其特点和需求进行分类。

例如，根据年龄、
性别、地理位置等因素将顾客进行分组，以便更好地了解其消费行为和偏好。

2.客户生命周期价值（CLV）计算：通过计算顾客在其整个生命周期
内给企业带来的收入和利润，来评估其价值。

这个指标可以帮助企业决定
哪些顾客值得更多地投入资源和关注。

3.评估消费行为：通过分析顾客的购买频率、购买金额、购买渠道等
指标，来了解顾客的消费习惯和购买偏好。

这些信息可以帮助企业更准确
地预测顾客的需求，提供个性化的产品和服务。

4.评估关系和满意度：通过调查问卷、反馈和投诉等方式了解顾客对
企业的满意度和忠诚度。

这些信息可以反映出顾客与企业的关系密切程度，也可以帮助企业改善产品和服务。

5.制定个性化营销策略：通过客户价值分析，企业可以更好地了解顾
客的需求和偏好，从而制定个性化的营销策略。

例如，可以提供优惠券、
打折促销等方式来吸引价格敏感的顾客；或者通过增加个性化服务、定制
产品等方式来提升高价值顾客的满意度。

此外，客户价值分析模型也可以帮助企业优化营销资源的配置。

通过
识别高价值顾客和低价值顾客，企业可以将有限的资源重点投入到更有潜
力的顾客群体上，从而提高营销效率和回报率。

总之，客户价值分析模型对于企业来说是一种重要的管理工具。

通过
对顾客的消费行为、偏好和需求进行综合评估，企业可以更好地了解顾客，制定个性化的营销策略，并优化资源配置，从而提升顾客的满意度和忠诚度，实现可持续发展。

数据分析常用的八个分析模型

数据分析常⽤的⼋个分析模型1、AARRR模型AARRR模型⼜叫海盗模型，这个模型把实现⽤户增长拆分成了 5 个指标：获客、激活、留存、收益、传播。

分别对应“⽤户如何找到我们？”、“⽤户的⾸次体验如何？”、“⽤户会回来吗？”、“如何赚到更多的钱？”、“⽤户会转介绍，告诉其他⼈吗？”这五个问题。

⼤家在做⽤户增长的时候可以通过指标数据问⾃⼰对应的问题，找到转化低的环节进⾏优化。

只有找到合适的渠道，在合适的时间，把合适的产品，推给合适的⽤户，才能实现精准的⽤户增长。

2、转化漏⽃模型转化漏⽃模型，主要是通过转化率分析整个业务流程中的转化和流失情况。

通过转化数据，对每个环节的流失⽤户再进⾏精准营销。

举个例⼦：⼀个⼿机公司同时在抖⾳和⼩红书投放了⼴告，通过转化漏⽃发现⼩红书带来的最终购买⽐较低，那么此时就找到了解决问题的抓⼿，可以就提⾼⼩红书渠道的转化去做优化。

3、RFM模型RFM 模型也是⼀种实⽤的客户分析⽅法，主要是通过对R（最近⼀次消费时间）、F（最近⼀段时间内消费频次）以及M（最近⼀段时间内消费⾦额）这三个关键指标对客户进⾏观察和分类，从⽽得出每类细分⽤户的价值，根据不同的⽤户价值去做不同的营销动作。

这个模型对于实现精准营销和节约成本有很⼤作⽤。

4、波⼠顿矩阵波⼠顿矩阵主要是通过销售增长率（反映市场引⼒的指标）和市场占有率（反映企业实⼒的指标）两个指标来对公司的产品进⾏四象限分类，得出每⼀个产品所处的时期和特征，便于确定公司整体产品布局，合理投资。

5、购物篮分析购物篮分析是通过研究⽤户消费数据，将不同商品进⾏关联，并挖掘⼆者之间的联系。

举个营销学上经典的“啤酒+尿布”案例，超市在统计数据的时候发现⼀般买尿布的男性顾客也会买啤酒，因此在尿布购物架的旁边放置了各种啤酒。

果然，两者销量都显著提升。

可见，购物篮分析能够找出⼀些被忽略的关联，帮助进⾏产品组合，增加销售额。

6、KANO模型KANO模型和波⼠顿矩阵有⼀些类似，都是利⽤四象限。

用户综合价值评分体系

前面的两篇文章介绍了基于点击流数据的适合所有网站的用户忠诚度分析及应用于电子商务网站的用户分析，并且通过雷达图可以直观的展示用户在各指标上的表现情况，我们可以通过雷达图上图形围成的面积来简单评价一个用户的综合价值。

可能大家都有这样的疑问，当各指标的影响权重不同时（比如电子商务网站可能会更看重用户完成的订单数或者在一段时间内的交易额），在这种情况下我们该如何来评价用户的综合价值？如果你看过我的上一篇文章——层次分析法（AHP），相信你已经找到了满意的答案，是的，层次分析法可以很好地解决这个问题。

下面就用层次分析法分别介绍一下用户忠诚度评价及电子商务网站用户的综合价值评分：评价用户忠诚度用户忠诚度由4个指标——用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间和平均浏览页面数决定，这4个指标没有明显的类别划分，并且可以认为是在同一层次上的相互独立的指标，所以只需要构建2层的模型：我们需要计算底层每个指标对用户忠诚度的影响权重，只需要知道底层各指标间的相对比重，这个主要通过专家组或者问卷调研的方法获得数据，这里假设4个指标间两两比较的比重如下表（使用9标度）：数据是1/3。

所以可以看到两两比较的过程只在乎两个指标的关系，不存在推导关系，这样就会导致整个矩阵存在不一致性，在计算权重前需要验证矩阵的不一致性系数，只有小于0.1时，该矩阵的数据才能被采纳。

根据表中两两比较的结果可以通过层次分析法的矩阵运算计算各指标的权重，如果你对excel足够熟悉的话在excel里面也可以实现，这里推荐使用AHP的分析工具——Expert Choice，在这个工具里面只要构建类似上面的树状模型，然后将上表的指标两两比较的结果输入进去，软件就会自动计算出各指标相对于目标的权重及整个模型的CR（一致性概率）。

导入上面的模型，输入表格中指标两两比较数据，通过软件计算得出的CR=0.05<0.1，所以数据通过检验，可以进一步获取各指标的权重，得到以下的加权加权计算公式：用户忠诚度=用户访问频率*0.525+最近访问时间*0.056+平均停留时间*0.139+平均浏览页面数*0.279基于该结果，我们可以将标准化后的用户每个指标的评分数据进行加权求和，还是以网站用户忠诚度分析一文中的两个用户为例，采用的是10分值的评分体系，则计算用户的忠诚度如下：基于这个模型，需要使用3次AHP来计算：1. 忠诚度和消费能力对用户价值的影响权重；2. 最近购买时间、购买频率和购买产品种类对忠诚度的影响权重；3. 平均每次消费额和单次最高消费额对消费能力的影响权重。

ue估值模型

UE估值模型1. 简介UE估值模型（User Engagement Valuation Model）是一种用于评估用户参与度和价值的模型。

它通过分析用户在产品或服务中的参与程度，结合相关数据指标，对用户行为进行量化评估，并以此来估算用户的价值。

UE估值模型的主要目标是帮助企业更好地了解用户，优化产品和服务策略，提高用户参与度和满意度，并最终实现商业目标。

2. UE估值模型的构成要素UE估值模型主要由以下几个构成要素组成：2.1 用户参与度指标用户参与度指标是衡量用户在产品或服务中参与程度的关键指标。

常见的用户参与度指标包括：•活跃用户数：统计某一时间段内使用产品或服务的独立用户数量。

•使用时长：衡量每个用户在产品或服务上花费的时间。

•使用频率：统计每个用户在某一时间段内使用产品或服务的次数。

•互动行为：记录每个用户在产品或服务中进行的互动行为，如点赞、评论、分享等。

2.2 用户价值评估指标用户价值评估指标用于量化每个用户对企业的贡献价值。

常见的用户价值评估指标包括：•转化率：衡量用户从产品或服务的普通使用者转变为付费用户的比例。

•平均收入：统计每个用户在产品或服务中带来的平均收入。

•用户生命周期价值（LTV）：预测每个用户在其使用周期内对企业的总收益。

2.3 数据分析工具和技术为了实施UE估值模型，需要借助数据分析工具和技术来处理和分析相关数据。

常用的数据分析工具和技术包括：•数据收集工具：如Google Analytics、Mixpanel等，用于收集用户行为数据。

•数据处理和分析工具：如Python、R等编程语言，用于处理和分析大量的用户行为数据。

•统计分析方法：如回归分析、聚类分析等，用于探索用户参与度与价值之间的关系。

3. UE估值模型的应用场景UE估值模型可以广泛应用于各个行业和领域，特别适用于以下几个场景：3.1 电子商务在电子商务领域，UE估值模型可以帮助企业了解用户在购物过程中的参与程度，并根据不同用户群体的参与度和价值，制定个性化的营销策略。

AI实现用户价值评估模型建立

AI实现用户价值评估模型建立随着人工智能（AI）技术的迅速发展，越来越多的企业开始关注如何通过AI技术来评估和提升用户的价值。

用户价值评估模型能够帮助企业更好地理解用户需求、提供个性化的产品和服务，从而提升用户满意度和忠诚度。

本文将探讨如何利用AI实现用户价值评估模型的建立。

一、用户价值评估模型概述用户价值评估模型是一个以提供价值为核心的分析框架，通过对用户行为、偏好、需求和反馈数据的收集和分析，以量化的方式评估用户对产品或服务的价值。

这个模型可以帮助企业深入了解用户的需求，为用户提供个性化的产品和服务，从而提高用户满意度并增加用户忠诚度。

二、AI在用户价值评估模型中的作用AI技术在用户价值评估模型的建立中扮演着重要角色。

首先，AI可以帮助企业在海量的用户数据中进行挖掘和分析，发现潜在的用户需求和用户行为模式。

其次，AI可以通过机器学习算法对用户的行为和偏好进行建模，预测用户可能感兴趣的产品或服务。

最后，AI还可以实现智能推荐，根据用户的个性化需求和偏好，向用户提供高度相关和有价值的推荐内容，从而提升用户的满意度和忠诚度。

三、构建用户价值评估模型的关键步骤构建用户价值评估模型通常需要经历以下几个关键步骤：1. 数据收集与整理：通过各种渠道收集和整理用户的行为、偏好、需求和反馈数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。

2. 特征提取与选择：基于收集到的用户数据，提取出能够反映用户价值的关键特征，并进行特征选择，以降低模型的复杂度并提高模型的准确性。

3. 模型训练与验证：利用AI技术，使用训练数据对用户价值评估模型进行训练，并利用验证数据对模型进行验证和调优，以确保模型能够准确地预测用户的价值。

4. 模型应用与优化：将训练好的用户价值评估模型应用到实际业务中，根据模型的预测结果，为用户提供个性化的产品和服务，并对模型进行不断优化和改进，以提高模型的准确性和稳定性。

四、AI实现用户价值评估模型的挑战与应对措施尽管AI技术在用户价值评估模型的建立中具有巨大潜力，但也面临一些挑战。

基于RFM模型对客户价值分析研究

基于 RFM模型对客户价值分析研究摘要：为了给客户提供差异化服务和有针对性的营销，电商们会把客户分成不同的群体。

ＲRFM模型是对客户价值评估所应用的模型中最广泛的一种。

首先介绍了RMF模型和k-means聚类的相关概念，然后通过一些算法计算出RFM各项指标，运用k-means聚类算法实现按客户价值分类，最后对每个客户群进行特征分析，分析其价值。

关键词：RFM模型；聚类分析；k-means算法；客户分类1引言随着网络信息技术迅速发展，跟我们日常生活息息相关的各种数据都在不断增长，这些数据中隐藏着巨大商机，仅靠人工处理这些数据已经远远不够，所以需要通过计算机来进行数据的分析和处理。

随着人工智能、大数据以及5G时代的到来，对数据的处理方面带来了便利。

通过对数据进行有效的分析，找到对管理者判断、决策有价值的分析结果，决定着是否在发展中占得先机。

尤其在竞争日益激烈的电商中，面向客户需要制定运个性化营销策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。

精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户分类。

孙瑛等人基于RFM模型以及聚类分析方法，提供了一种以忠诚度为基础对客户进行划分的方法[1]。

RFM模型在客户分类中是一个经典的分类模型，是衡量客户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。

主要由R（最近消费时间间隔Recency）、F（消费频率Frequency）和M（消费金额Monetary）3个指标构成[2]。

R表示最近消费时间间隔，主要判断客户对店铺的记忆强度。

R越大表示客户越久没有进行交易，有流失的可能性；R越小表示客户越近进行交易。

F表示一段时间内的客户消费次数，主要判断客户品牌的忠诚度、对店铺的熟悉度、购买习惯等。

F越大表示客户交易越频繁，对店铺商品的认同度越高。

F越小表示客户不够活跃。

M表示客户每次的消费金额。

根据帕累托规则，一个公司的80%的收入都是由20%的客户贡献的，所以每次消费金额较大的客户是较为优质的客户。

运营DEMO： RFM用户价值模型的原理和应用

产品经理简称PM，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。

产品经理是很难定义的一个角色，如果非要一句话定义，那么产品经理是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。

产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。

近年来互联网产品经理火热，一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。

在众多的用户价值分析模型中，RFM模型是被广泛被应用的；RFM 模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，在RFM模式中，R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。

一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

在实际应用中根据业务不同会有参考的数据维度也会有诸多变变种。

RFM模型的意义RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

RFM模型的应用，旨在建立一个用户行为报告，这个报告会成为维系顾客的一个重要指标。

所以RFM模型大量的应用于营销层面，用以刺激新用户持续的消费、留存。

同时也能作为监控业务用户健康度的重要指标，报告如果显示上一次购买很近的客户，人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。

这里多提一句，单一功能性消费的垂直业务，常常会陷入只追求成交额的短期目标，而忽视与用户建立长期的关系，与用户持续保持往来，赢得用户忠诚度，是对业务更为长效的目标。

用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，有时会曲解客户行为。

因为每个商品价格可能不同，对不同产品的促销有不同的折扣，所以采用相对的分级(例如R、F、M都各分为五级)来比较消费者在级别区间的变动，则更可以显现出相对行为。

用户分层精细化运营-RFM模型-分类模型

用户分层精细化运营-RFM模型-分类模型
为什么引入RFM模型?
在营销活动中，每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同，寻找一种工具来辨别客户价值至关重要。

客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类，然后对客户进行个性化营销。

什么是RFM 模型?
RFM模型的三个指标：
R：最近一次消费（recency），代表用户距离当前最后一次消费的时间，当然是最近一次消费的时间距今越短越好，对我们来说更有价值，更可能有效的去触达他们。

F：消费频次（frequency），用户在一段时间内，在产品内的消费频次，重点是我们对一段时间的定义。

M：消费金额（monetary），代表用户的价值贡献。

每个轴设定一个中间值，高于中间值则为高，低于中间值则为低。

通过三个指标将用户分为8个类别。

RFM模型的使用场景
三个维度可根据需求进行变化：
R：最近一次登录时间、最近一次发帖时间、最近一次投资时间、最近一次观看时间
F：浏览次数、发帖次数、评论次数
M：充值金额、打赏金额、评论数、点赞数
互动行为：最近一次互动时间、互动频次、用户的互动次数；直播行为：最近一次观看直播时间、直播观看频次、观看直播累计时长；
内容行为：最近一次观看内容时间、观看内容频次、观看内容字数；
评论行为：最近一次评论时间、评论频次、累计评论次数等等等等。

会员运营团队的预算相对于庞大的用户规模，通常会捉襟见肘，所以当我们的预算不多，而且只能提供服务信息给小规模的重点用户时，RFM模型就派上用场了。

对不同用户采用不同券促销手段。

产品经理必学的6大分析模型

产品经理必学的6大分析模型一、用户价值模型1、RFM模型RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。

RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

R——最后交易距离当前天数（Recency）F——累计交易次数（Frequency）M——累计交易金额（Monetary）在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户”和”流失客户“，基于此，我们产生了8种不同的客户类型：重要价值客户：复购率高、购买频次高、花费金额大的客户，是价值最大的用户。

重要保持客户：买的多、买的贵但是不常买的客户，我们要重点保持；重要发展客户：经常买、花费大但是购买频次不多的客户，我们要发展其多购买；重要挽留客户：愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户，我们要重点挽留；一般价值客户：复购率高、购买频次高，但是花费金额小的客户，属于一般价值；一般保持客户：买的多但是不常买、花钱不多，属于一般保持客户；一般发展客户：经常买，但是买不多、花钱也不多，属于一般发展客户；一般挽留客户：不愿花钱、不常买、购买频次不高，最没有价值的客户；下面是我用FineBI做的RFM模型可视化仪表板，可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估，基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低，通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。

2、波士顿模型波士顿模型最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。

运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。

我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：明星类：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；金牛类：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；问题类：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；瘦狗类：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除；我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵，将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉，保证明星产品和现金牛产品的份额，从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。

5分钟建立超详细的AARRR模型数据指标体系

5分钟建立超详细的AARRR模型数据指标体系AARRR模型是我们做用户分析的经典模型，是一个典型的漏斗结构。

它从生命周期的角度，描述了用户进入平台需经历的五个环节，最终获取商业价值。

价值不仅直接源于用户购买行为（获取营收），还来自用户作为推荐者（自传播）和内容产生者（留存率）所带来的营收。

01什么是AARRR模型AARRR分别代表了五个单词，又分别对应了产品生命周期中的五个阶段：获取（Acquisition）：用户如何发现（并来到）你的产品？激活（Activation）：用户的第一次使用体验如何？留存（Retention）：用户是否还会回到产品（重复使用）？收入（Revenue）：产品怎样（通过用户）赚钱？传播（Refer）：用户是否愿意告诉其他用户？AARRR模型指出了两个核心点：以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索；把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)与用户经营成本（COC）之和就意味着产品的成功。

02AARRR的数据指标1、获取用户（acquisition）获取阶段即产品的推广阶段，也是产品运营的第一步。

运营者通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC)。

这时需关注的指标主要为：（1）日新登用户数（DNU）定义：每日注册并登录游戏的用户数。

此处注册为广义概念，对于一些APP而言，则是首次启动进入APP的用户，所以对于DNU的定义也可以是，首次登录或启动APP的用户。

需要说明的是，在移动统计中，有时候用户也特指设备。

解决问题：·渠道贡献的用户份额。

·宏观走势，确定投放策略。

·是否存在大量垃圾用户。

·注册转化率分析。

2、提高活跃度（activation）新增用户经过沉淀转化为活跃（Activation）用户。

这时我们需要关注活动用户的数量以及用户使用频次、停留时间的数据。

如何用“客户价值主张”模型分析产品价值

如何用“客户价值主张”模型分析产品价值客户价值主张模型（Customer Value Proposition）是一种分析产品或服务的方法，旨在确定产品能为客户提供的价值并满足其需求。

该模型用于评估产品或服务的吸引力、竞争力以及其在市场中的位置。

在使用该模型时，需要考虑以下重要因素：1. 客户群体（Customer Segments）：首先，要明确产品或服务的目标客户群体是谁。

这涉及到确定目标市场、消费者的特征和需求，以及他们所关注的问题。

2. 价值主张（Value Proposition）：明确产品或服务为客户提供的具体价值是什么。

这包括产品的特点、优势、用户体验和解决的问题。

3. 渠道（Channels）：确定如何将产品或服务传达给目标客户群体。

这可能涉及到线上渠道、线下渠道、营销策略等。

4. 客户关系（Customer Relationships）：了解与客户建立和维护关系的方式。

这可能涉及到客户服务、定期反馈、个性化的沟通等。

6. 合作伙伴（Key Partnerships）：识别与其他组织或机构建立合作伙伴关系，以提供更大的价值。

有了以上的模型框架，以下是一种详细分析产品价值的步骤：1.定义目标客户群体：确定产品或服务的目标受众，包括其特征、需求、利益和问题。

这可以通过市场调研、用户调查或分析竞争对手来了解。

2.确定竞争优势：评估产品或服务的特点、功能和优势。

这可以通过比较竞争对手的产品或服务来确定自身的独特之处，如技术、品质、价格等。

3.定义价值主张：确定产品或服务为目标客户提供的价值是什么。

这可以通过了解客户需求，让产品或服务满足这些需求，解决客户的问题。

4.确立收益渠道：确定如何让目标客户付费，并实现盈利。

这可以考虑价格制定、销售量、经销商合作等因素。

5.建立客户关系：确定与客户建立和维护关系的方式。

这可能包括提供售后服务、定期沟通、客户忠诚计划等。

6.寻找合作伙伴：确定与其他组织或机构建立合作伙伴关系，以提供更大的价值或扩大市场份额。

数据分析之客户价值模型（RFM）技术总结

数据分析之客户价值模型（RFM）技术总结©作者 | leo管理学中有⼀个重要概念那就是客户关系管理(CRM)，它核⼼⽬的就是为了提⾼企业的核⼼竞争⼒，通过提⾼企业与客户间的交互，优化客户管理⽅式，从⽽实现吸引新客户、保留⽼客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制。

⽽这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型，它主要通过对每个客户的近期消费时间，购买频率和购买⾦额来对不同的客户进⾏价值状态划分。

从⽽使得我们可以有针对性的对不同⽤户进⾏个性化运营和营销。

01 RFM模型核⼼维度针对上述3个维度，我们的预期：最近⼀次消费的时间(Recency)：该维度指的是最近⼀次消费时间间隔(R), 也就是上⼀次消费的时间间隔，该值越⼩客户价值越⾼，这是因为消费间隔越近的客户越有可能产⽣⼆次消费。

某段时间内消费频率次数(Frequency):消费频次(F)体现了客户的购买频率，那么购买频次越⾼，越能体现⽤户的消费活跃程度，因此，客户价值也就越⾼。

某段时间消费的总⾦额(Monetary)：消费⾦额(M)这个从字⾯意思即可知道，⽤户的消费⾦额越⾼，⽤户的消费能⼒越强，那么⾃然⽤户的价值也就越⾼。

02 RFM划分⽤户类型及对应运营策略03 Excel中实现RFM模型为了解决现存⽅法的缺陷，作者⾸次提出了将MCL、SSL和Excel是实现RFM模型的⼀个重要且⼗分直接的⼯具，只需要灵活使⽤Excel⾃带的函数就可以实现数据的汇总计算，得到RFM模型的三个指标值，从⽽将⽤户的价值类型提取出来，让我们有针对性的进⾏业务推⼴策略。

接下来我们给⼤家演⽰⼀个⽤Excel实现的RFM模型：【数据来源】某淘宝店铺的⽉份销售数据【分析⽬标】根据现有订单数据，构建店铺⽤户价值模型，从⽽为后续的精细化运营不同的客户群体打下基础【数据预处理】数据量⼤概有3989条，可以在excel内处理，也可以使⽤python对⼤批量的数据进⾏处理。

评估客户价值的三种模型

评估客户价值的三种模型：RFM、CLV、顾客社交价值模型人人都是产品经理2018-09-07 17:25:33本文内容为笔者结合自身工作思考，以及相关资料查阅所得，主要谈谈常用的几个衡量客户价值的模型，以及它们的区别和应用场景。

笔者一直从事于用户运营领域，很多情况下都是要在资源有限情况下，去最大化的撬动效益，如何挖掘能创造最大价值的客户就是用户运营的最基础工作了。

这个和基于用户价值的细分模型基本上是一个意思，注意本文讨论的用户价值指的是用户对企业创利能力的衡量，而不是传统营销学理论中企业为客户提供的价值。

本文我们会来谈谈常用的几个衡量客户价值的模型，以及它们的区别和应用场景。

一、RFM模型提到如何衡量客户价值，RFM基本上是头脑中第一个想到的模型，也是大部分运营人员都会接触到的。

根据Arthur Hughes的研究，发现客户的数据中有三个非常重要的指标：1.最近一次消费频率（Recency）2.消费频率（Frequency）3.消费金额（Monetary）这三个指标非常有意思，我们可以从中将用户的活跃度，忠诚度和消费能力评估出来，如下图：按照案例中的情况，我们分别将RFM三个值都再细分成了4个等级，现在大家可以思考一下：000代表了什么客户，她与004的区别在哪里？她们的价值是否不同，是否要区分维护？在下面的表格里，我会列举当中一些具有明显特征的用户价值细分，大家可以好好体会一下：最后以一个问题，结束对RFM的探讨，大家认为040与004，哪个价值更大些呢？二、CLV模型（Customer Lifetime Value）,客户生命周期价值模型我们知道并不是所有的顾客都具备相同的价值，如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户，就可以实现更好的运营。

所以企业必须识别出这些客户，CLV是对客户未来利润的有效预测，它还有另外一个名字，叫做LTV （life time value)。

实际上这个模型在中小企业的具体运营中应用到的不多，更多是在做年度规划，年度财务核算，或者企业战略中会较为常见的使用，以站在企业的战略层面去考虑顾客价值与投入之间的关系。

运营DEMORFM用户价值模型的原理和应用

运营DEMORFM用户价值模型的原理和应用RFM（Recency, Frequency, Monetary）用户价值模型是一种用来评估客户价值的模型。

该模型通过对客户的最近交易时间（Recency）、交易频率（Frequency）、交易金额（Monetary）进行综合分析，来判断客户的价值和潜力。

以下是RFM模型的原理和应用。

1.原理RFM模型的原理基于以下假设：-最近购买的客户更有可能继续购买：最近交易时间可以反映客户的忠诚度和购买意愿。

购买时间间隔越短，说明客户与品牌的互动越频繁，继续购买的可能性也更高。

-高频购买的客户更有可能继续购买：交易频率反映客户对品牌的忠诚度和购买习惯。

高频购买的客户更容易形成购买的习惯，进而继续购买。

-高价值的客户更有可能继续购买：交易金额可以反映客户的购买能力和购买意愿。

高价值的客户对品牌更有影响力，同时他们也更容易继续购买以获得更多的高价值产品或服务。

2.应用RFM模型可以应用于不同类型的企业和行业，帮助企业识别不同价值的客户，并采取有针对性的营销策略。

以下是一些RFM模型的应用示例：-客户细分：通过对客户的RFM指标进行分析，将客户分为高价值、中价值和低价值的不同细分群体。

这有助于企业了解客户特征、需求和购买行为，从而制定针对不同细分群体的营销策略。

-客户保持和发展：通过RFM模型，企业可以识别出那些价值较高但最近没有购买的客户，然后采取适当的措施，如发送个性化的促销活动或优惠券，以激发客户的再次购买意愿，提高客户忠诚度。

-个性化营销和推荐：根据RFM模型的结果，企业可以向不同细分群体提供个性化的产品推荐和营销活动。

例如，对于高价值、高频率的客户，可以提供高端产品和专属折扣，而对于低价值、低频率的客户，则可以提供增加购买频率的奖励措施。

-制定营销策略和预算分配：RFM模型可以帮助企业了解客户的价值和潜力，进而制定不同细分群体的营销策略和预算分配。

比如，将更多的营销资源投入到高价值、高频率的客户，以提高他们的满意度和忠诚度。

顾客价值测量-卡诺模型

华软NA在线影院华软在线影院
测量方法/步骤：测量方法步骤：步骤 1、设计调查问卷，这次的调查是对华软NA在线影院的服务质量调查，根据对NA在线影院的服务与内容分析，对其中的“资源数量”、“画面质量”、“更新速度”、“下载速度”、“版块分类”、“客服响应”这六个要素进行客户满意度调查。 2、将每位同学对同一服务的两个问题的答案汇总到需求识别矩阵中，得到对应的需求层次类别。
从结果分析中对NA在线影院的建议：
• 1、“资源数量”、“画面质量”、“更新速度” 作为当然质量，是NA在线影院必须认真对待的服务因素，对资源的数量应该进一步增加，同时引进高清视频技术，增强画面的质量，还要保持定时更新，至少每个星期都能保证有更新。
• 2、对于NA在线影院的视频下载速度和客服响应要做得更好，对内网进行分流，减少内网的网络负担，保持下载的高速度。客服工作人员也要经常与用户进行沟通交流，积极响应用户的需求。 • 3、可以适当根据不同年级和用户的不同需求进行个别更新，例如像“海贼王”和“生活大爆炸” 这些热门动漫影剧对于同学们来说都是很受欢迎的，准时的更新这些热门的，就算有些冷门的更新慢质商品推荐网站
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调查结果统计的质量要素评价表可以看出：
1.“资源数量”、“画面质量”、“更新速度”对于用户也就是同学们来说即是当然质量。是同 NA 学们对NA在线影院的产品服务（也就是视频）质量因素的基本要求。如果这些要求没有得到满足，用户会非常不满意。相反，这些要求得到了满足，顾客也不会因此产生更高的满意度。
顾客价值测量
——卡诺模型
组员：
卡诺模型
卡诺模型解释了企业提供的产品服务质量与顾客的满卡诺模型解释了企业提供的产品/服务质量与顾客的满解释了企业提供的产品意程度之间的关系，并对产品/服务质量的要素按照与意程度之间的关系，并对产品服务质量的要素按照与顾客满意程度之间的关系进行了分类，顾客满意程度之间的关系进行了分类，超越了传统的质量管理方法/模型，从顾客的角度出发对企业的生产质量管理方法模型，模型 /运营起到了指导性的作用。可以简明清晰的对产品运营起到了指导性的作用。运营起到了指导性的作用可以简明清晰的对产品/ 服务的各种质量要素进行测量，服务的各种质量要素进行测量，评估出每种质量要素所对应的质量因素，以此来对症下药，所对应的质量因素，以此来对症下药，制定相应的运营策略。营策略。

如何用“客户价值主张”模型分析产品价值？

如何用“客户价值主张”模型分析产品价值？“用户价值主张”通过三步法来分析一个产品的产品价值，帮助企业找到与其他竞品竞争中的突破口，快速锚定产品的竞争优势，巩固自身在行业中的生态位。

从传统互联网时代，到移动互联网时代，再到即将到来的产业互联网、人工智能、物联网等全新纪元，我们不断更新着我们对产品的理解，好像随着新时代一同来临的新型产品肯定能够颠覆传统，完成互联网产业对传统产品的超越。

如果我们在这样不断颠覆传统的时代去寻找产品自身不变的主题，那就只有产品价值和其始终在追寻的用户需求了。

首先明确，产品价值并不是互联网行业专属的概念，就如同1927年宝洁公司首次创造了产品经理概念一样，产品价值这一概念早就存在于上世纪的各类商业理论分析方法之中。

传统商业分析方法中有一个概念，叫做“客户价值主张”（Costumer Value Proposition, CVP），由詹姆斯安德森在2022年提出，最初是用于帮助企业确定产品特点，扩大产品优势。

那一年Google公司刚刚进入中国市场，淘宝网仅仅创立3年，全球的互联网行业还未达到成熟期。

而“客户价值主张”这一概念沿用至今，仍然可以有效分析互联网产品的产品价值。

“用户价值主张”通过三步法来分析一个产品的产品价值，帮助企业找到与其他竞品竞争中的突破口，快速锚定产品的竞争优势，巩固自身在行业中的生态位。

第一步：产品全价值（All Benefits）分析产品价值的第一步，就是列出产品能够给目标用户提供的所有价值点。

产品经理需要全方位地理解目标用户的需求和自己的产品功能之间的关系，以及整个行业中其他竞品能够提供的产品价值。

这个是做产品价值分析的第一步，也是最重要的一步，这关系到之后分析的走向。

Value Proposition Canvas（价值主张画布）在此笔者提供一种思考产品价值的框架，叫做“价值主张画布”（Value Proposition Canvas）价值主张画布由两部分组成，左边是产品的价值主张，右边是客户资料，可以理解为用户画像。

用户运营的6大模型

用户运营的6大模型用户运营是指通过各种手段和策略来吸引、留存和增加用户，促进用户活跃度和用户价值的提升。

在用户运营中，有很多不同的模型可以应用于不同的场景和目标。

下面将介绍用户运营的六大模型。

1. AIDA模型：AIDA模型是指引用户从无意识到购买的过程，包括Attention（注意）, Interest（兴趣）, Desire（欲望）和Action（行动）四个阶段。

在用户运营中，可以通过各种活动和营销手段来引起用户的注意，激发他们的兴趣和欲望，并促使他们采取行动购买产品或使用服务。

2. RRF模型：RRF模型即Recall（回忆）, Relevance（关联）和Feasibility（可行性）三个要素。

这个模型着重于提高用户对产品或服务的回忆率、增加产品与用户需求的关联度，并确保用户能够轻松实现其需求。

通过对产品功能和特点的宣传和推广，可以提高用户对产品的回忆率；通过对用户需求的深入研究和市场调研，可以增加产品与用户需求的关联度；通过优化产品的使用体验和解决用户问题，可以增加产品的可行性。

3. KAIZEN模型：KAIZEN模型是一个迭代循环的模型，包括四个步骤：计划(Plan)，实施(Do)，检查(Check)和改进(Act)。

这个模型强调不断优化和改进的重要性。

在用户运营中，可以通过对用户行为和反馈数据的分析和评估，进行用户运营计划的制定；然后通过实施计划，并收集用户反馈和数据；之后通过数据分析和用户反馈的检查，来评估计划的效果；最后根据评估结果，对计划进行改进和优化。

4. 4C模型：4C模型即Customer（顾客）, Cost（成本）, Convenience（便利）和Communication（沟通）四个要素。

这个模型强调以顾客为中心，提供低成本、高便利和有效沟通的服务。

在用户运营中，可以通过定期和个性化的沟通方式，与用户建立更好的关系；通过提供便捷的使用体验和高效的服务，增加用户的满意度和忠诚度。

用户质量模型

用户质量模型
用户质量模型是指对用户进行评估和分类的模型，用于衡量用户的价值和质量。

它是根据用户在某个特定环境下的行为、兴趣和需求来确定用户的价值和质量的。

在互联网时代，用户质量模型被广泛应用于各个领域，比如电子商务、社交媒体和在线广告等。

通过对用户的行为进行分析和评估，可以更好地理解用户的需求和偏好，提供更个性化和精准的服务。

用户质量模型的建立首先需要收集和整理用户的特征数据，包括用户的个人信息、行为数据和社交网络数据等。

然后，通过数据挖掘和机器学习等技术对用户进行分析和建模，从而得到用户的质量评估结果。

在建立用户质量模型时，需要考虑以下几个关键因素：
1. 用户行为特征：用户的行为特征包括浏览、搜索、购买和评论等，这些行为可以反映用户的兴趣和需求。

通过分析用户的行为特征，可以更好地理解用户的喜好和偏好。

2. 用户价值评估：用户的价值可以通过多个维度来评估，比如用户的忠诚度、付费能力和社交影响力等。

通过评估用户的价值，可以更好地决策和优化用户的服务。

3. 用户分类和个性化推荐：根据用户的特征和行为，可以将用户进
行分类，从而实现个性化推荐。

个性化推荐可以提高用户的满意度和忠诚度，进而提升用户的质量和价值。

4. 用户反馈和改进：用户的反馈对于改进用户质量模型非常重要。

通过收集用户的反馈和意见，可以不断改进和优化用户质量模型，提高其准确性和稳定性。

用户质量模型是一个重要的工具，可以帮助我们更好地理解和服务用户。

通过建立和优化用户质量模型，可以提高用户的满意度和忠诚度，从而实现可持续发展。

客户4级价值需求,运用九宫构想模型

客户4级价值需求,运用九宫构想模型一、概述近年来，随着社会经济的不断发展和用户观念的不断变化，客户的需求也日益多样化和个性化。

传统的市场营销模式已经无法满足客户的需求，如何准确把握客户的需求并及时作出调整，成为企业实现持续发展的关键。

本文将通过运用九宫构想模型，探讨客户4级价值需求，并提出相应的解决方案。

二、九宫构想模型简介九宫构想模型是一种基于客户裙体需求特征的市场分析模型。

该模型将客户需求分为四个层次：基本需求、期望需求、深层需求和潜在需求。

并结合九宫格的思维方式，把客户需求分为九个方面：实用性、经济性、升值性、美观性、性能性、安全性、舒适性、健康性和成长性。

通过九宫构想模型的分析，企业可以更好地理解客户需求的本质，从而有针对性地制定产品设计和市场营销策略。

三、客户4级价值需求分析1. 基本需求基本需求是指客户生活中最为基本而必需的需求。

食物、衣物、住房等。

在商品领域，基本需求表现为产品的基本功能和实用性。

客户购物产品的首要目的是满足基本需求，因此基本需求是企业发展的基石。

2. 期望需求期望需求是指客户对产品的基本要求之外，额外赋予的期望。

品牌、服务、体验等。

期望需求是顾客对品牌的情感认同和期待，它在一定程度上决定了产品的附加价值和市场地位。

3. 深层需求深层需求是指客户在消费过程中所表现出的潜在需求和非言语的心理需求。

社交需求、情感需求、自我实现需求等。

深层需求是客户消费行为的主要驱动力，它是客户对产品认知的深层次反映，也是企业产品和服务创新的关键指标。

4. 潜在需求潜在需求是指客户尚未意识到的，或者在未来可能产生的新需求。

新技术、新生活方式等。

潜在需求是企业发展的动力源泉，通过挖掘和满足用户潜在需求，企业可以获取更多的创新机会和持续增长动力。

四、运用九宫构想模型分析客户4级价值需求1. 实用性在基本需求层次，客户对产品的实用性要求主要表现为产品的耐用性、易用性和功能性。

日常生活用品、家电产品等都具有强烈的实用性需求。