如果手里只有100块钱的运营预算，需要给全平台10万人去发优惠券，怎么去分配预算，才能让这十万人贡献出*的流水，给三秒钟思考回答一下这个增长PM，数据PM和用户运营必考的问题。答案是要根据用户的活跃行为判断出最有可能下单的人去发券，再结合历史的消费客单价，把预算分配给高客单的用户，这个思路就应用了精细化运营必会的RFM模型。
RFM模型是一种将用户进行分层的方法，通过用户的活跃交易行为，将用户进行区分。针对不同行为的用户，实施不同的运营手段，从而提升整体的用户运营的效率。原理+实操两个方面RFMR 。
1、R-Recency用户最近一次下单的时间。下单时间越近，代表着用户与平台之间的关系也就越近，这个用户就越容易再次产生消费行为，如果短期内希望提升平台的订单量拉高交易成交为目标，可以着重针对这部分用户进行运营。反之，最近一次下单时间，如果越远，用户已经流失的概率就越大，再召回用户是非常难的，也就需要付出额外的成本。
2、F-Frequency用户在某一段时间内的消费频率。频率越高，代表着用户对产品的依赖程度就越高，这类用户通常情况下已经有了固定的消费频次，运营方案的重点是提升单次消费的客单价。
3、M-Monetary用户累积的下单金额。是消费客单价与消费频次的综合体现，代表着用户对于平台的综合价值，M越高，用户对于平台的价值也就越高，高价值用户的运营手段主要是防止用户的流失。
一个用户同时存在RFM三种标签属性，将三种属性绘制在三维坐标系里面，得出八种用户类型。
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