RFM 模型使用场景分析:

RFM模型的三个基本假设:

R:用户离得越久就越有流失风险
F:用户频次越高越忠诚
M:用户买的越多越有价值

但是这三个假设的衡量标准是不固定的,是会随着业务有较大波动的;

R:用户离得越久就越有流失风险

如果是服装这种季节性消费,用户间隔2-3个月是很正常;
如果是手机、平板这种新品驱动产品,间隔时间基本跟着产品更新周期走;
如果是家居、住房、汽车这种大件耐用品,R就没啥意义,用户一辈子就买2次;
如果是预付费,后刷卡的模式,R就不存在了,需要用核销数据代替。

F:用户频次越高越忠诚

如果用户消费是事件驱动的,比如赛事、节假日、生日、周末;
如果用户消费是活动驱动的,比如啥时候有优惠啥时候买;
如果用户消费是固定模式的,比如买药的用量就是30天。

M: 用户买的越多越有价值

如果用户是图便宜,趁有折扣的时候囤货呢?
如果用户买了一堆,已经吃腻了、用够了呢?
如果用户买的是耐用品,买完这一单就等十几二十年呢?
如果用户消费本身有生命周期,比如母婴,游戏,已经到了生命周期末尾呢?
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炬火初现:肯定是说本科能有好工作或者满意的可以不读研啊,现在本科能找到好工作的那个不优秀,大学四年赛高中,而且还要和学校斗智斗勇,这种时候自然有的选,要是只是觉得一辈子混口饭吃,大概率也考不上研,或者考上又浑浑噩噩三年,也难说。 而且考研所谓的优势说实话是你用差不多四年的时间成本(考一年,读三年)换过来的,而且还未必读完有今年的就业市场,当然不能随便决定读。 再还要看专业,一些稀奇古怪的专业说实话根本没有办法创造出什么价值,也没钱赚(如果有爱好,可以适当降低报酬标准)。现在非92的研究生说实话也没啥太多所谓优势,难说。 所以任何时候都要具体情况具体分析,不能一概而论。 一点点小看法。欢迎大家友善讨论。
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