金融商品の精緻な運用をどう実現するか？

顧客獲得コストがますます高くなる現在、すべての事業者がコンバージョン、維持、活性化の重要性を認識していると思います。 RFM は、ユーザーをより深く理解し、正確な運用方法を実装するのに役立ちます。以下では、RFM モデルを使用したデータ分析の全プロセスを紹介します。

1. まず、製品に基づいて3つの重要な指標を決定します

私は金融商品を担当しており、KPIはチャージ金額と新規チャージ回数です。そこで、RFM をそれぞれ再チャージ金額、再チャージ回数、ログイン回数として決定しました。

（具体的な指標は自社の製品によって異なります。例えば、ソーシャル製品であれば、ログイン数、フォロワー数、使用時間などです）

画像は私が作成したデータモデルを示しています。ユーザーデータは合計 998 個あります。これは RANDBETWEEN 関数によってランダムに生成された配列です。実際のユーザーデータではなく、分析にのみ使用されます。

2. 次に、R、F、M 値を計算します。

最初のステップは、データを 5 つのレベルにグループ化することです。グループ化は会社の事業に基づいて行うことができます。ここでのグループ化は、まずユーザーの消費量の傾向グラフを描き、次にデータの傾向に従ってグループ化することです。

図からわかるように、明らかな分布ノードがあるため、これらの 5 つの領域を次のように分割しました。

• 1=10~100
• 2=101~1200
• 3=1201~5000
• 4=50001~12000
• 5=12001~20000

次に、パーティションデータに基づいて各再チャージ量に対応する値を計算し、その関数は次のようになります。

 =IF（B2>12000,5,IF（B2>5000,4,IF（B2>1200,3,IF（B2>100,2,1））））

FとMの計算方法は同じです。

消費頻度を等級分けした後、これら 5 つの領域は次のようになります。

• 1=1~5
• 2=6~7
• 3=8~10
• 4=10~15
• 5=15~20

機能は次のとおりです。

 =IF（C2>15,5,IF（C2>10,4,IF（C2>7,3,IF（C2>5,2,1））））

次はログイン数です。

• 1=1~10
• 2=11~20
• 3=21~30
• 4=31~40
• 5=41~50

機能は次のとおりです。

 =IF（D2>40,5,IF（D2>30,4,IF（D2>20,3,IF（D2>10,2,1））））

3. 平均RFMを見つける

対応する値を見つけたら、AVERAGE 関数を使用して各列の平均値を計算します。

• Rの平均値 = 1.19
• Fの平均値 = 1.28
• Mの平均値 = 3.33

(一部の友人は、なぜ元の消費量に基づいて平均を求めるのではなく、値を計算してから平均を求める必要があるのか​​と私に尋ねました。考えてみてください。審査員がコンテストでスコアを付けるときに、最高スコアと最低スコアを削除します。これら 2 つの原則は実際には少し似ています。これにより、配列がより統合されます。)

4. RFMレベルを決定する

次に、RFM レベルを決定します。平均と比較することで、価値を知ることができます。

機能は次のとおりです。

• R=IF(E2>1.19,"高","安")
• F=IF(F2>1.28,"高","安")
• M=IF(G>3.33,"高","安")

5. ユーザー価値を決定する

ここで最も重要なステップ、つまりユーザーの価値を計算します。 IF 関数と AND 関数を使用して、同じ高値、同じ低値、または高値と低値が異なるユーザーに対応する値が何であるかを判断します。

機能は次のとおりです。

 =IF（AND（H2="高",I2="高",J2="高"）,"重要價值用戶", IF（AND（H2="高",I2="低",J2="高"）,"重要發展用戶", IF（AND（H2="低",I2="高",J2="高"）,"重要保持用戶", IF（AND（H1="低",I2="低",J2="高"）,"重要挽留用戶", IF（AND（H2="高",I2="高",J2="低"）,"一般價值用戶", IF（AND（H2="高",I2="低",J1="低"）,"一般發展用戶", IF（AND（H1="低",I2="高",J2="低"）,"一般保持用戶","一般挽留用戶" ）））））））

最終的に、判断結果に基づいてさまざまな運用上の措置を講じることができます。参考までに、具体的な実装ワークフローを 2 つ示します。

重要な価値を持つユーザーはピラミッドの最上位の顧客であるため、彼らのより大きな価値を発見する必要があります。データを比較した結果、このタイプのユーザーはお金と時間に余裕のある30～40代の男性グループに集中していることがわかりました。当社では、これらのユーザーに大口クーポンを提供するほか、チャージ成功後に特典や抽選を提供し、大口チャージの完了を促しています。

ユーザーを維持するために重要なのは、これらのユーザーのほとんどは 18 ～ 25 歳の若者で、チャージ金額が低く、ログイン頻度が高いことです。若者はシェアしたいという欲求が強いです。テストを通じて、より興味深いコンテンツとコピーライティングを選択し、若者が友人に勧めたくなるような誘導をすることで、ユーザーベースを拡大し、シェア率を10％向上させました。

…

さまざまなレベルのユーザーをテストすることで、このユーザー グループの特徴をまとめ、同僚を動員してアイデアや意見を出すことができます。必要に応じて、ユーザーに質問してもらうこともできます。意見をまとめた後、AB テストを通じて実行可能なソリューションを選択します。この時点で、次に何をすべきかがわかります...

以上が金融商品の精緻な階層化と運用プロセスです。初心者なのでアドバイスをお願いします！ご意見やご提案をお待ちしております。学習と進歩を続けてください。

著者: 王有有

出典：王有有