详解RFM模型、AARRR模型、A\BTest、黑客增长

- 日理万妓 2022-12-28 15:27 203阅读 0赞

## 背景 ##

昨天有个小伙伴问，如何在面试中深入讲解RFM模型？

他的过往回答是：“在一定的窗口期内，R代表用户黏性，用最近消费时间表示，F代表用户忠诚度，用消费频次表示，M代表用户对企业的贡献，用消费金额来表示。根据这三个维度可以将用户分成，高价值，深耕，挽留，唤回，针对四类人群进行不同的运营策略.....”

但这种回答已经两次被面试官说这样说得太浅了，我给了这位兄弟我的一个参考回答逻辑：

1、RFM模型的业务应用场景是什么 2、这些场景为什么要用RFM模型，有哪些类似的模型可以去做 3、RFM模型相对这些模型的优点缺点 4、RFM模型是怎么样的（你过往回答的这部分） 5、使用过程中要注意避免什么？

这位小伙伴说：“感觉自己回答没有什么分析框架。这么一说，就感觉专业度一下上去了！”

## 原因分析 ##

其实，并不是多专业，只是不断的学习业务、学习分析模型过程中，更多的是在业务场景角度去思考问题，不只是在工具和知识本身，久之形成了一套较为通用的思维方式。

当然，形成这些思维方式的前提肯定是对分析方法、分析模型、分析工具等的熟练掌握，同时更需要在实际项目中去锻炼这些内容。

而现在主流的一些课程中，主要只是针对一些基础知识、技能工具去做讲解，没有结合真正的案例项目分析。

## 学习提高 ##

基于此背景，我想给大家介绍一门学习课程，内容较为完美的结合了这两点。

**《腾讯商业数据分析师认证》课程**，先画重点，这些都是企业真正的案例项目，一共9个，每个项目均由多位专业数据分析师精心挑选，从数据到课程知识点设计，可以涵盖0-8年数据分析师必备专业技能和真实工作中的业务场景和所可能遇到的问题。

1.  **哔哩哔哩广告投放优化数据分析**
2.  **哔哩哔哩会员购平台订单报表分析项目**
3.  **亚马逊入驻商数据化运营体系构建**
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5.  **Kindle电子书多渠道发售商业分析项目**
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8.  **门户网站的广告效果聚类分析**
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同时在完成这些企业实际案例项目的过程，可以学习到如下的核心知识、技能点：

Excel、Python、SQL、Pandas、Numpy、Matplotlib、PyEcharts可视化、数据指标、波士顿矩阵、数据建模、AARRR模型、漏斗模型、RFM模型、A\\BTest、逻辑回归、线性回归、预测分析、K近邻算法、网络爬虫、数据化运营、用户画像体系构建等等

对课程有意向的小伙伴可以添加课程顾问小姐姐微信进行学习咨询：

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## 重磅放在最后，课程介绍多图预警    ##

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