九道门丨RFM模型实操案例，据说小白看剩也能秒懂（二）

又是个案输出的一天，还忘记昨天我们谈到的思路吗？上期回顾……九道门丨RFM基本概念实操个案，据说桃子看完也能秒讲（一）

从前我们结合之后的分析思路，便具体对软件行为展开封存，对比相同软件的出让率。

RFM基本概念封存的第一个也就是说是R个数，表示再次一次转售的小时每隔。也就是说确定好一个小时点，上一次转售到现在的小时每隔。

值得注意：小红特别在这家超市转售产品，在每个年初的年初初1号都时会在这家店铺购物一笔，那么在双十一之后再次一次转售的小时就是11年初1号，两个小时点每隔R个数就是6天，软件的R个数越小，软件关注度就时会越，出让率也时会愈来愈高。

该超市的基数是双十一前两年，那么所有软件的R个数都在1-730之间，可以粗略统称两类：一类是R≤365，另一类是365

两类群体的出让情况统计如下：

每一次拆分的是F个数，F个数指的是在太久内的转售成倍，在这个个案中就是两年之内的转售成倍。大家可以探究一下时会不时会有F个数等于0的情况出现呢？

对比2020年双十一的出让率时会辨认出，2021年双十一的出让率营业收入急剧下降4.45%。

首先在第一个在R个数上，R≤365的族群的无风险是有或许下降时的，但是365 其次F个数的情况愈来愈更为严重，F=1的族群无风险急剧下降相似40%，F>1多次的软件急剧下降只有7%。

对比总体来看F=1的软件无风险急剧下降是最为更为严重的，但是在真实世界工作中这部分的软件转换成也是最难于的，大部分所有超市的以外零售商都是F=1。

原因定位：

既然我们辨认出仅转售一次的软件无风险急剧下降最为厉害，直接影响到了2021年双十一的整体无风险，那么就可以针对F=1的软件展开愈来愈细的界定、愈来愈深入的分析。

这是因为累计款项一定某种程度上已经由转售成倍反映了，累计款项=客单价×转售次数，由于要封存的软件过去两年只转售了一次，单笔客单的差距不大，应该是非常无关的一个数个数，不能达到分组的真实感。

从表中我们可以辨认出急剧下降次于的是90

这里提出一种假设：是不是这两个社区活动引入了质量不高的软件呢？

便对图表展开对比就可以辨认出，这两个社区活动在设计的时候发布了大量的示范：“9.9元近乎”、“吹气球”等广告吸引了低价个数的零售商。

原因已经找到，那么该怎么解决呢？

既然这些已经是已获取的软件，那么来作好每一次的残存和转换成即可，可针对性的来作专项召回社区活动，只紧贴这些也许响应的软件族群。

只不过RFM基本概念并没有之外难，大家结合实际情况一步步分解最终都可以辨认出原因并解决。

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