用户画像不仅由标签构成，也需要有初步的分析处理。因为直接分析画像是将整个客户群作为一个整体进行分析，指导意义不够深入，所以往往我们会划分同类群体，了解每个群体的特征，并使他们参与相关的活动。那么用户画像分析模型有哪些呢？在这一分析上，最流行、最简单、最有效的方法就是RFM分析模型。

RFM分析

在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式和用户画像分析模型中，RFM模型是被广泛运用的。它是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具。其中，R是指用户的最近一次消费时间，F是指用户下单频率，M是指用户消费金额。

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用九数云实现RFM分析

1）明确指标

通过用户名称、购买时间、消费金额、购买产品数这些字段来处理出最近一次消费距离时间（R）、消费频次（F）、消费金额（M）三个原始字段。具体操作步骤：

导入数据源，必需字段有：【消费金额】、【购买产品数】、【用户名称】、【购买时间】。

通过【分类汇总】计算出【消费总额】（即M）、【消费次数】（即F）和【上次消费时间】。

通过【Dateif】函数计算出【上次销售间隔天数】（即R）。

2）切分指标

把用户按照三个维度指标进行划分：

这三个指标可以继续细分，最常用的是二分法，每个指标都可以再分为两类：比如每个指标按中位数方法进行划分，高于指标平均水平的设置为1，否者为0，这样用户可以根据三个指标的优劣划分成2的三次方，就是8个群体。

具体操作步骤：

通过【分类汇总】计算出【上次销售间隔天数-中位数】、【消费金额-中位数】、【消费次数-中位数】。

通过【新增字段】将RFM三个原值与其对应的中位值对比得到RFM指标值。

3）得到结果

通过用户画像分析模型-RFM，我们能将客户分为8类，然后就能方便公司针对不同的特征的客户产出相应的营销策略。

具体操作步骤：

通过【新增字段】将用户分类为8类：【重要价值客户】=111、【重要发展客户】=101、【重要保持客户】=011）、【重要挽留客户】=001、【一般价值客户】=110、【一般发展客户】=100、【一般保持客户】=010、【一般挽留客户】=000。

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模版使用&帮助文档

如果对于小九上面对用户画像分析模型的讲解还有不明白的也没有关系，帮助文档中有更加详细的步骤拆解，案例中心也有现成的模版可以直接使用！

RFM分析帮助文档链接：https://help.fanruan.com/jiushuyun/doc-view-71.html?source=4

 

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