大家好，我是阿粥

我看过很多分析师的简历。

这么多年过去了，简历项目经历里，仍然有不少提到用SQL或者Python进行RFM建模。

项目细节描述各有千秋，但核心逻辑大体绕不开“基于Python对用户数据进行RFM建模，分成x类人群以支撑精细化运营，最终提升xx指标xx%”。

一、有什么问题？

模型本身没任何问题，有问题的是人。

如果没有深刻理解RFM模型从哪里来，到哪里去，只是生硬的套个分析模版。

那不是建立模型，而是把一堆杂乱的数据处理成了另一堆没用的数据。

只能证明Excel、SQL、Python的熟练度。

二、回顾一下RFM模型

我相信大多数分析师都很熟悉，但为了照顾所有读者，这里花30秒重温一下。

RFM模型是一种非常经典的用户分群、价值分析模型。

它有着极强的适用性，被广泛应用于以电商为代表的各行业。

同时，这个模型以直白著称，R、F、M这三个字母就代表了它的三个核心指标。

1. R（Rencency，最近一次购买间隔）：每个用户有多少天没有回购了，可以理解为用户最近一次购买到现在隔了多少天。

2. F（Frequency，消费频率）：每个用户购买了多少次。

3. M（Monetary，消费金额）：有人用每个用户累计购买金额，也有人用每个用户平均每次购买金额。

这三个维度是RFM模型的精髓所在，帮助我们把混杂一体的用户数据分成标准的8类，然后根据每一类用户人数占比、金额贡献等不同的特征，进行人、货、场三重匹配的精细化运营支撑。

三、RFM为何经久不衰？

RFM的传播和应用之所以能如此之广，离不开它的可解释性和易上手性。

其可解释性之强，足以让任何不懂数据的业务人员在3分钟内理解并初步认可模型的基本逻辑。

开始念叨“不错，高价值活跃用户应该重点维护，流失用户要立即挽回”。

其易上手性，在于只需3个字段（用户ID、下单时间和下单金额），用任何工具（Excel、SQL、Python等）都能实现。

当然，用Python实现和复用更加高效。对于新手来说，从零实现，更是一次模型的启蒙之旅。

看着数据从表格变成模型结果，颇有一种“模型在手，天下我有”的飘然感。

四、RFM的潜在风险

业务好理解，模型易实现，梦幻般地一拍即合，天造地设。

但实际，稍不留神，便一拍两散。

看到简历上写RFM的朋友，面试时我会“特别关照”一些相关问题，水分多少，一问便知：

1. 为什么模型中的R值用30天或者60天的间隔来区分？对应的业务合理性在哪里？

2. 用平均金额还是累计金额作为M更好？

3. 分类之后RFM具体是如何应用的？和不分类效果对比如何？又应当怎样去优化呢？

问题看似简单，其实也不难，但面试中回答令我满意的寥寥无几。

市面上关于RFM模型应用技巧类的资料很多，但鲜见对于模型的深层思考。

上面几个问题，只是我提过的众多问题中的三个。

在这里提出来，只是希望抛砖引玉，引发大家对于模型的更多思考。

如果大家对答案感兴趣，可以点赞转发留言催更，催更多的话我下周内来交作业！

业务分析师切勿过于沉浸于模型构建本身，而忽略了模型背后所隐藏的重要业务信息。毕竟，从长期来看，后者无疑是更重要的。

最后，以上部分内容我在《Python电商数据分析实战：从电商实际案例出发洞悉数据分析全流程》的第11章『用户分群实战与加强版RFM模型』的理论部分也系统的讲解过。

本书的章节目录，按照从后往前顺序，感兴趣的朋友可滑动查看，全书贯彻了理论+实战的主线：

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