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接着我们得到了1 405个用户的R值平均分为2.69，这时我们就可以认为：R值评分高于2.69的用户在R值表现上是高的，而低于2.69的用户在R值表现上就是低的。如果我们进一步对数据分箱，就会发现大概有880个用户的表现是处于R的高值的，但有625个用户属于R的低值用户。
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运用同样的方法，我们也可以得到F和M两个值的均值，以及对应的高值用户和低值用户的数量，再通过前文中的表格（见表4–2）就可以清楚地知道用户的分箱分组情况了。
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从零开始做运营2：运营人的进化 [:1704220394]
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从零开始做运营2：运营人的进化 如何构建一个会员体系
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在这一节中，我们一起来讨论构建会员体系的方法。首先，我要引入一张关系图（见图4–6），这个关系图并不能解决实际的会员体系建设问题，但它会给你一个思考会员体系的全新视角。
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图4–6 用户行为与回报的关系
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这张图上的R是Relationship（关系）的缩写，它代表关系，箭头代表指向关系的行进方向。会员体系通常是用户行为在产品中发生后，所获得的一系列回馈的合集。而用户行为带来的回馈，就是最终的“回报”，但用户行为与回报之间，可能会存在不同的链条。
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最简单的一个层级是用户行为直接获得回报。在这个层级上，其实并不存在会员体系一说，而是直接的用户激励措施，如买一赠一、赠一得一等。
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具体来说，在互联网时代，如果你的电脑安装了360安全卫士，那么你的电脑在每一次开机后，都会收到一个“本次开机用了××秒，击败了全国××%的电脑”的通知，这就属于这个层级的体现；又或者你在某个视频网站上完成了会员购买后，会立即有弹窗告诉你购买已生效。这些都是用户行为直接获得回报的体现。
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但当产品的用户量很大、需要分层分组对用户进行运营时，直接的行为回报就会变得有问题，其最大的问题在于用户付出的低成本将给用户管理制造难度。用户以最快的速度获得了收益，使沉默成本变得极低。为了更有利于在一个较长的时间周期内对用户进行管理，就需要考虑增加用户的沉默成本，同时通过时间放大用户的可得收益，使RFM模型产生最大的优势。
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让我们对这个关系图进行进一步解说：用户行为与会员等级有关，用户行为可获得积分奖励；等级与积分之间可能会产生关系，譬如更高的等级获得更大的积分获取系数；高等级用户在使用产品的过程中可以获得更多特权，这些特权就是产品对用户行为的回报；如果选择积分作为奖励用户行为的介质，那么积分的使用也将带来回报。不同的回报可能占用同一成本预算，也可能进行相互独立的成本和预算考核。
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这段解说适用于市面上90%以上的具有会员体系的产品。
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以腾讯视频会员产品为例，腾讯视频的会员依然适用成长值系统，官方给出的公式如下：
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成长值=日常成长值+任务成长值–非会员成长值下降
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这几个值其实很好理解：日常成长值就是用户通过按月付费或一次性年费付费两种不同的付费方式换取的成长值。其中，按月付费用户每天可以获得10点成长值，按年付费用户每天可以获得15点成长值，同时，首次按年付费的会员还可以额外获得1 800点成长值。
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任务成长值就是用户因完成指定任务而获得的额外的成长值。首次按年付费的会员可以额外获得1 800点成长值，这就属于任务成长值的范围。
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非会员成长值下降是从QQ会员引入的一个成长值概念，即当一个付费用户变为免费用户后，其原先通过各种途径获得的成长值会以一定的速度递减，直到减为0——这其实是一个绝妙的但可能会让用户感觉不适的设计。
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腾讯视频的官方网站上给出了明确的会员等级与对应成长值的数值（见表4–5）。
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表4–5 不同会员等级对应的成长值
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根据表4–5，我们可以计算出采用不同支付方式付费的用户，其达到LV7所需花费的时间（见表4–6）。
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表4–6 达到LV7所需花费的时间
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