模型介绍
RFM模型是根据客户行为的三个指标来对客户进行分类的方法。这三个指标分别是客户最近一次的消费时间、一段时间内的消费频率及消费金额
RFM模型中三个字母的含义
R(Recency)
F(Frequency)
M (Monetary)
从这三个度量指标中可以看出，RFM模型是以客户购买行为产生的数据为依据对客户价值进行衡量的数据分析方法和客户分类分级方法
使用方法
先根据销售明细数据计算出R值、F值、M值。
再结合业务需求和数据分布，对各指标设定阈值。通常来讲可以设置1-2个阈值。假设对每个指标都只设置1个阈值，高于该阈值的定义该指标对应的层级为“高”，否则就为“低”。
那三个指标的层级确定后，就能把客户分成8类了。
如下图，把客户分成了8类
操作流程
下面，以Excel作为数据分析工具展示如何按照RFM模型对客户进行分类。
1、准备数据
2、计算R值、F值、M值
假设样本数据的观测日期为2022年1月1日-2022年3月30日，观测时间为2022年3月31日。
（1）
这样客户的R值和M值就求出来了。
R值的公式就是：
=date(2022,3,30)-B1 注：B1代表该单元格对应的是客户的销售日期最大值
M值=销售金额合计
（2）
F值=订单编号合计
（3）
假设阈值就是对应的均值，公式就是：
=IF(R1<average_R,"高","低")=IF(F1>average_F,"高","低")=IF(M1>average_M,"高","低")
（4）
当然这里也可以使用IF函数进行判断来匹配用户类别，不过可能就是麻烦了点儿。
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