在数据分析和用户运营领域，RFM模型是一个强大的工具，用于识别和管理客户价值。然而，许多关于RFM的介绍往往停留在理论层面，缺乏与实际业务的结合。

你是否也曾在“用户画像”中迷失方向，或在“标签体系”中陷入冗杂？本篇文章将带你系统拆解用户细分的底层逻辑，从场景出发、结合数据与行为，帮助你在海量用户中，识别出真正有价值的那一群人。

在当今数据驱动的商业环境中，企业如何利用数据实现业务增长成为关键。本文将深入探讨8个实用的数据模型，包括RFM模型、AARRR模型、漏斗分析等，通过实际案例展示这些模型如何助力企业实现精准决策和显著的收入增长。

作为一种经典的客户分析工具，RFM模型能够帮助企业从多个维度评估客户价值，从而实现客户分层和个性化营销。本文将深入探讨RFM模型的底层逻辑、计算方法、分类思路以及在实际业务中的应用价值，帮助大家更好地理解和运用这一模型，提升数据分析和业务决策能力。

在数字化营销时代，用户忠诚度管理成为企业提升复购率与长期价值的关键。本文通过引入RFM模型（Recency, Frequency, Monetary），探讨如何基于用户行为数据量化忠诚度，并提出分层运营策略。

本文将结合CRM管理系统和RFM理论，深入探讨如何通过元数据、行为数据和态度数据这三个维度来构建精准的终端消费者客户画像，并为企业提供更具操作性的建议。

在产品运营中，我们经常需要将用户进行分层，以便更好针对性做运营策略。本文分享了如何用SQL结合RFM模型，对用户进行分层的方法，供大家参考学习。

作为产品运营的常用模型，RFM模型在运营过程中会经常使用。那如果是用在传统模式下，会不会产生一些更奇特的效果？这篇文章，我们看看作者的分享。

如何通过细化客户标签和分类管理来精确匹配客户需求，从而提高销售效率和客户满意度呢？本文详细讲述了作者在处理小罐茶项目时所采用的策略和方法，为读者提供了一套实用的解决方案，特别适合正在寻求提高客单价和客户忠诚度的商家参考。

很多文章都是讲解RFM模型的理论知识或者是流程，但在实际操作上涉及不多。本文分享啦一个临时计算，通过excel工具计算RFM模型的相关数据，分享给大家。

在做产品的用户管理时，肯定不能将所有的用户一并考虑。如何对这些用户群进行区分，RFM模型是一个好办法。这篇文章，作者从一个案例出发，给大家分享了如何用excel进行RFM模型分层的操作，供各位参考。

在数据运营的工作链路中，数据分析是很重要的一个环节，那么在数据分析环节里，什么模型会比较常用？本文作者分享了8个数据模型，一起来看看吧。