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这是一个典型的产品运营方向的问题，需要给用户分层并识别出高质量用户，倾斜更多的运营资源，以提升其使用产品的体验，最后形成口碑并进行传播。
前几天在脉脉上看到了亮哥在自己的专栏中有写到，RFM模型在运营中的实际运用，感觉非常合适这个问题。在这里，让我们试着用RFM模型来解答这个问题。
1.什么是RFM模型？
RFM模型是广泛使用于传统零售行业的用户分层模型，它主要以三个维度的数据来划分用户层级（质量高低），RFM分别是：
R(Recency):离某个时间点最近的一次消费，为【近度】维度；
F（Frequency）:一段时间内的消费频次，为【频度】维度；
M(Monetary)：对应这段时间内的消费金额，为【额度】维度。
通过RFM模型，我们可以轻松划分出用户的层级，如下表：
重要价值客户：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高的，这些是我们的高质量用户。
重要发展客户：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高的用户，都很有潜力，可以重点发展。
重要保持客户：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠实客户，我们需要主动和他保持联系。
重要挽留客户：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。
在了解了这些基本信息后，我们就可以针对面试题目进行分析了。
在题目中，用户的行为路径是
出门①→公交②→百度广场购物③→百度广场看电影④→百度广场唱歌⑤→百度广场餐厅吃饭⑥
按照RFM模型，我们可以将用户层级分为如下几个部分：
R——7天（R3），8~15天（R2），16~31天（R1），考察的是客户购买的沉默期；
F——1次（F1），2~3次（F2），3次以上（F3），可以把3次作为客户是否发展为忠诚客户的一个参考标准；
M——100（M1），101~1000（M2），1000以上（M3），这个需要按照实际情况来划分，其重点在于考察客户的购买能力。
（1）通过上面的划分，我们就可以将客户群细分为（R1F1M1）、（R1F1M2）、（R1F1M3）等27个部分了。再将这27个客户群，按照RFM模型进行分析，划分出重要价值客户，一般价值客户等就OK，这样，各个用户质量的高低就出来了，R3,M3,F3次数多的，都是高质量用户。
其中，重要发展客户（最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高）和重要保持客户（最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高）是我们这次活动的重要促销对象。对于他们，可以通过消费积分活动感召回来，属于高促销价值用户。
当然，这里面百度广场也可以结合自身特点去调整R、F、M各项内容的划分，比如可以划分为2、5、2级别，然后RFM对应的就是20个区间了。
（2）如何选择一个最具促销价值的小区？
在我看来，这个就得看小区中高发展客户和重要保持客户的具体比例了，两者用户比例最高的小区，可以选择做为这次促销的主要针对小区。
行走在运营路上的18届毕业生，第一次尝试用户分层，欢迎大家留言讨论问题，觉得回答还不错的，可以给我点个认可哦
完美的优惠券：right place、right time、right price、right product、right costumer；得益于信息技术，我们可以对每个居民进行精细的分析。
因为同一个社区的设定，我们可以假设这里的居民有相同的消费偏好，不受小区影响。
首先，整理用户的总体消费情况数据：
各类消费以及总的平均频次、平均金额、标准差、中位数等指标，了解整体情况，做成图表，寻找特征
在每次消费中，购物消费、电影消费、点歌消费、餐厅消费的相关性。
以下是答案：
1. 单个居民的质量可以通过其消费金额、消费频度、单次平均消费金额来计算。
2. 在同样的促销金额下，能够产生更多购买的，就是更具备促销价值的用户。
这里的情况比较复杂，采取：提出假设、实践、修正再实践的方法，寻找消费规律、促销策略。
假设的提出，来源于对用户数据的观察，这里没有具体数据，我先提出几个消费规律的猜想：
a. 一些顾客属于娱乐消费者：电影消费者，往往也会是点歌的消费者或潜在消费者。
b. 人总是要吃饭：基本上所有到达餐厅的人，当天都会再进行餐厅消费。
c. 人的时间精力有限：当天消费了电影的，不太会消费点歌，消费点歌的，不会消费电影。
d. 没有人专门坐车过去吃饭：用户不太可能只去吃饭，毕竟五站公交。
这些猜想是可以用历史数据回测的，在后续的促销策略制定中，应当利用这些特性，规避一些低效的促销。
我再提出几个促销策略的猜想：
a. 同类目：该类目下，有消费金额，金额适中，在激励后，可能会消费更多。
b. 跨类目：在某一类目下，有消费金额，但在其他类目下没有，那么进行促销后，可能会带动其他类目的消费。
c. 启动：没有到访过百度广场的，通过促销，来到百度广场。
d. 根据消费规律：比如向电影消费者，推送点歌的优惠券。
通过一定的实践，数据反馈，发现促销价值的规律、居民特性、居民分群，甚至可以发现每个用户最适用的规则。（像是一个建模的过程？）
促销价值理解为每个居民在其最适用的策略下，消费增长量的高低，根据实际促销的规律，就可以判定价值的高低了。
3. 能够判断每个用户价值的时候，小区的价值就很容易了：最具促销价值的小区，就是具备促销价值用户最多的小区。
总结下：
- 整体的思路是一个循环迭代的过程：根据数据找规律、利用规律创建促销策略、实施促销策略、回顾促销结果修正规律。
- 由于计算机的高效率，能够对每个用户进行针对性的分析，与策略投送，应该比粗放的全局推送更有效率。
没有什么实际营销的经验，只是个人的一些想法，可能有些离题，欢迎批评指正，共同讨论。
【商场如同网络“引流、提升成交转化、客单价”，最终提升“利润”是促销背后的最终目的。】
毕竟外行不了解实体，瞎聊几句。在我看来——题目很大，数据很细，真说起来会死人，可大可小~就说点想到的框架，从这些角度出发：
（1）如何判断单个居民质量的高低？
一月消费的多 排名
一月买的次数 排名
一次消费的多 排名
月总消费金额>月次数>平均单次金额
（数据没有提到“单个用户月贡献的纯利润值”我想这个才是最质量的用户）
（1）如何判定哪些用户最具备促销价值？
长远看，引流的意义 > 客单价
所以吸引更多的人来，最好周末时间带着家人一起来，形成消费习惯（商场人气）。
——用最受主妇、大妈喜欢的商品来促销（从性别和年龄段来看，她们也是最易被折扣吸引的）
（2）如何选择一个最具促销价值的小区？
不知道商场开了多久了：
❶ 如果开店【初期】不要看数据了，直接吸引——最近的几个。
❷ 如果商场【半成熟】（应该会有一份成型的小区用户开发度 排名表）
吸引——开发度中间层级的小区（6-12左右）。
排名最尾的，来访问用户最少的必然有大问题，一定要先分析为什么来的少，再针对问题营销。
开发度排名最靠前的小区，来的多，花的多，提升的空间不大。促销的整体收益可能不如中间的小区大。
❸商场整体【成熟期】吸引——小区内“月/周/日用户纯利润值总和”最高的小区。
（一个人/家庭的消费商品是有一个自身特定范围的，吸引过来后必然会创造相对更高的效益）
具体核算方式就不细谈了，获认可第一的答主已经说得很详细了
我想要补充的是，大家是否忽略了一个重要条件7，只关心了来百度广场消费的用户质量，是否忽略了没来百度广场消费的用户质量，百度广场周边有没有广场，有没有离社区更近的广场，或者更有吸引力的广场。
所以实际情况是，不仅仅要分析已经有的用户消费资料，还要分析没有来的用户如何消费的（他们不可能不消费），是没有能力，还是这里不被喜欢，假设这部分用户消费金额、频次都远超去百度广场的用户，那么投放到这些用户的小区价值更大，一个是提高销售额（固有人数基础上），一个是增加销售额度和人次，意义不一样，所以现实中我觉得这样考虑更有意义和价值。
谢邀
对于这个问题的分析，我们往往落入数据之中，然后不可自拔的去分析，然后结论，接着就是促销信息的推送。
其实我个人认为，通过大数据判定潜在客户和重要客户是一方面，更重要的一方面是怎样精准的进行客户营销。
第一个问题@1996小暖冰已经回答得非常好了，而第二个问题，我个人觉得，通过数据的分析是有失偏颇的。因为数据，总会略去一些奇异的例子，但是往往奇异的例子可能就是我们精准营销的突破口，没准就是下一个KOL。
故而我只是简单介绍我的营销思路：
1、26个小区，建立26个微信或者微博或者贴吧社群，将这些社群打上不同的标签。（人以群分）
2、对于不同社群推送不同信息，看成员反馈，形成意见，将不同意见者，调整到其他社群，或者给到特殊照顾（消费明细下衍生其常用需求，给到需求满足，而后培养其成为KOL）。
3、定期举行社群线下活动，增加广场曝光率，同时通过活动派发优惠券，紧密团结26个小区
4、KOL主动挑动社群文化导向，并宣传广场理念，帮助广场进行品牌营销。
5、持续经营，不断深挖社群KOL，让社群形成良性循环，让线下活动变成习惯。
以上方式需要强大的运营团队操刀，且广场方面需要多方位的支撑。
但是现实生活中一个广场不可能面对26个社区，周围有3个以上独立切就近社区都算是烧高香了。
故而题目如此，我们心知肚明就好。
RFM模型确实是一个比较科学比较完善的用户分层模型，但从分析过程可以得出，这个模型更适合于单店或自营店。
对于购物广场，特别是购物中心，很多采用的是所有者负责管理、招商，经营者负责经营，所有者与经营者收入分成的模式，还需要考虑到不同消费业态的搭配组合，以达到经营利润的最大化。