解读

面试官问的是“0-7日新用户”而非全量用户，意味着时间窗口极短、行为数据极度稀疏。传统RFM依赖“最近一次消费、消费频次、消费金额”，在新客场景里几乎全为0，必须做中国本土化的指标替换与权重校准：用**“首单转化速度、互动深度、来源渠道质量”三大维度替代原R/F/M，并引入“Plus”层——即微信私域互动值与小程序停留时长**，才能在新客7日内完成可落地的价值分层。面试官想看的是：①能否意识到数据稀疏问题；②能否把模型拆解到可执行的业务动作；③能否结合国内主流生态（微信+支付宝+抖音）给出运营方案。

知识点

1. RFM-Plus新客版定义
   R0：首单转化速度（注册到首单的小时数，≤24h=高，24-72h=中，>72h=低）
   F0：互动深度（小程序访问天数+商品详情页点击次数+企微回复次数，加权求和）
   M0：来源渠道质量（抖音千川/腾讯广告/自然裂变，按后端30日LTV历史数据打分）
   Plus：私域互动值（加入社群+是否添加企业微信+是否打开过小程序订阅消息）

2. 分层阈值设定方法
   因样本量小，采用**“动态百分位”而非绝对值：把近4周同期新客作为基准，取R0、F0、M0、Plus各自75分位**为高值线，25分位为低值线，避免季节波动。

3. 落地工具
   国内普遍用企业微信标签+微信客服消息+小程序订阅消息闭环，分层结果每日凌晨回写至微信unionID级别，确保导购第二天即可按层触达。

4. 合规红线
   必须遵循《个人信息保护法》与《互联网信息服务算法推荐管理规定》，分层标签不做用户画像出境，且在用户首次打开小程序时弹出**“个性化推荐关闭”**入口。

答案

第一步，数据准备：T+1凌晨拉取0-7日新客，剔除羊毛党设备号（近30日注册≥3次或同设备IDFA关联账号≥5）。
第二步，指标替换：
① R0取“注册至首单时长”，无首单则记为168小时；
② F0取“小程序活跃天数×1 + 商品页点击×0.3 + 企微回复次数×2”；
③ M0取渠道包LTV系数，抖音千川高客单女装给到1.8，社群裂变给到1.2；
④ Plus值≥2即算高，指同时满足“进群+加企微+打开订阅消息”任意两项。
第三步，分层逻辑：
把R0、F0、M0、Plus四轴做3×3×3×2切割，先合并成**“高潜、培育、低质”**三大层：

• 高潜：R0≤24h且F0≥75分位且M0≥75分位且Plus=高；
• 低质：R0>72h且F0<25分位且M0<25分位；
• 其余全部划入培育。
  第四步，业务动作：
  高潜→48小时内企业微信1v1视频顾问+小程序专属直播券（满299减50，限7日）；
  培育→第3天推**“打卡领红包”任务，连续3天浏览5个商品页返20积分，积分可兑运费券；
  低质→第5天发“免单抽奖”低成本召回，若仍无转化，第7天晚8点自动触发“订阅消息减5元”最后一次触达，之后归入沉默池。
  第五步，效果回收：用“7日支付转化率”与“30日LTV”双指标评估，高潜目标转化率≥35%，低质≤5%，跑两周后做贝叶斯更新**调阈值，确保模型随流量结构变化而自适应。

拓展思考

如果公司把新客预算缩减30%，你会优先砍掉哪一层级的投入？
建议保留高潜预算、压缩低质抽奖成本，把培育层任务从“返积分”升级为“0元领样试用”，用实物样品替代现金补贴，既降低30%预算，又能通过回评内容反哺直播间素材，实现降本增效双闭环。