在用户精细化运营中，RFM模型分析是最广泛应用的的客户价值分析工具。
什么是RFM模型
RFM模型通过一个客户的‘近期购买行为’、‘购买的总体频率’和‘花了多少钱’三个指标来描述客户的价值状况。
RFM三个字母分别代表的含义。
R：最近一次消费（recency）。表示用户最近一次消费距离现在的时间。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。
F：消费频次（frequency）。消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。
M：消费金额（monetary）。消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。
基于这三个指标，我们可以将这三个指标分别指定“高/低”，当某指标数值高于该指标的平均值，则定义为“高”，反之为“低”。
根据这三个指标的组合，我们可以把客户分为8类：
重要价值客户；重要发展客户；重要保持客户；重要挽留客户；
一般价值客户；一般发展客户；一般保持客户；一般挽留客户。
如果我们能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类，我们就可以针对性的制定运营策略。
如何运用FRM模型
下面我以某平台的B端客户在5-8月的购买商品数据为例，利用RFM模型，对客户进行分层。
（1）抓取R、F、M三个维度下的原始数据
根据销售数据，按照以下表格的表头，进行数据处理。
其中，下单次数是计算在统计周期内，有下单行为的天数；
最近天数是最后一次购买日期距计算截止日的时间差；
总金额是指在客户在统计周期内，购买商品的总金额。
（2）确定RFM三个数据指标下的分档标准
利用数据作出占比趋势图，或者利用散点图、透视表进行判断，观察断档位置。或是基于自己的业务的平均水平进行临界点的发现，对三个指标进行分层。
（3）计算三个指标对应的R、F、M值根据分档标准，计算下单次数、最近天数、总金额对应的R、F、M值。
（4）计算R、F、M的平均值
（5）将每条数据的R值、F值、M值和平均值进行比较，高于平均值则标记为高，低于平均值则标记为低。
（6）将每个用户的R、F、M值与8类客户的定义进行比较，得出用户所属的客户类别。
（7）根据用户分层结果制定运营策略
我们制定运营策略时，既要结合各类用户在不同购买行为中的占比，也要结合商品的实际业务逻辑。
RFM模型已经介绍完毕，如果有任何问题，请在留言区评论。希望文章能给你带来帮助。
