付费用户作为产品收入的支柱，他们的行为细微差别具有至关重要的意义。这包括了他们购买了哪些产品、付费的频率以及支付的金额等信息。更重要的是，我们需要了解用户对于产品投资的感受，是否因投资而感到满意。在F2P网络游戏中，玩家的每一次付费都是一种投资，这种投资最终会以投资回报率（ROI）的形式以货币化的方式来衡量玩家体验的情绪。我们必须深入了解每一位用户，即使他们只是少数投资者。
为了更好地理解用户行为和付费用户的需求与分布，我们需要采用特定的分析方法和报告。今天我们将重点介绍RFM分析方法，这是一种了解付费用户结构的基本手段。
RFM的含义如下：
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R（Recency）代表“近期”，即用户最后一次支付的时限。
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F（Frequency）代表“频率”，即用户的支付频率。
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M（Monetary）代表“金额”，即用户长期以来的总支付量。
在分析过程中，我们采用三点量表作为评估的理论依据，分别为“很好”、“一般”和“不好”。但实际操作中，我们可能会使用更细致的评估尺度，如五点量表甚至十点量表。为了便于理解，我们以三点量表为例进行说明。
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R值：距用户最后一次支付时限较长则记为1，相对较短记为2，最近支付记为3。
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F值：用户支付频率极低记为1，较为规律记为2，经常支付记为3。
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M值：支付总额较低记为1，适中记为2，巨大记为3。
对于如何界定“近期”、“经常”以及“多”等概念，我们可以通过两种方式进行解答：一是专家评估，即根据项目特点自行定义标准；二是数理统计方法，如分位数和四分位数等。我们还可以通过信息推送、用户沟通等方式来了解用户的支付意愿和流失原因。
在Excel或其他数据分析工具中，我们可以轻松地为每位用户的“近期”、“频率”和“消费总量”打上标记。现在进入最有趣的部分——根据这些标记来分析付费用户的分布情况和其他用户的差异。
这有助于我们区分不同类型的付费用户并制定更有效的营销策略，从而提高整体营收。例如，对于近期有支付行为但支付频率较低的用户，我们可以采取措施激发他们的再次购买意愿；而对于长期未支付的忠实用户，我们可以尝试提醒他们并了解他们离开的原因。
以下是一个简单示例：
· 近期有支付但支付频率较低或只有一次支付的用户——新的付费用户。我们应该表达感激之情并采取措施刺激他们继续购买。
· 近期频繁支付的用户——忠实用户。他们不需要额外刺激，但我们可以通过意外奖励或简单的一句感谢来表达我们的谢意。
· 长期未支付的忠实用户——可能即将流失的忠实用户。我们需要找出原因并采取措施提醒他们。
· 很少或不曾支付的用户——流失的用户。虽然他们可能不是理想的付费用户，但我们仍可以通过了解他们流失的原因来调整我们的产品和服务。
除此之外，我们还可以进一步探索更多与营收相关的分析参数和模型，例如通过将用户按营收进行分类，以更全面地了解不同类型用户的支付习惯和贡献度。
在F2P游戏中，我们可以将付费用户比作海洋深处的生物——鲸鱼代表高付费用户、海豚代表中等付费用户、小鱼代表低付费或潜在的用户。但更重要的不只是单个的支付金额大小而是所有用户的总计数据及差异化。此外为了提升整体的收益我们还需深入研究和分析更多的策略问题比如首次支付的转化率及再次支付的规律用户的首次付费带来了多少利润等细节。
简而言之这种全面的数据分析能够为项目盈利计划的制定提供更科学的支持让项目在精准掌握市场与用户的双向动态下更易获得成功而成功的产品不仅仅依靠良好的想法还需要精心的设计和对市场的深度把握。