RFM分析具体步骤是什么？一篇文章了解——九数云BI
RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值 (甚至是终身价值)。这篇文章小九具体讲讲~
RFM分析具体步骤是什么？
RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值 (甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。
这篇文章小九具体讲讲~
1 RFM分析：创建分析表
下载示例数据并 上传 至九数云，将「用户留存分析表」保存在项目中，选择创建一张分析表，如下图所示：
2. RFM分析：计算客户的消费指标
接下来计算每个客户的消费指标。针对每个客户的关键指标三个：
- 每个客户最近消费距离时间（Recency）
- 每个客户的消费频次（Frequency）每个客户平均消费金额（Montary）：计算每个用户平均消费金额之前需计算客户总体消费金额的平均值。
2.1 计算客户总体消费金额平均值
1）新增「分类汇总」步骤，将「Money」字段拖入汇总栏，并重命名为「客户总体消费金额平均值」
2）点击「合并上一步数据」，选择全部字段。合并后的数据相当于新增一列字段「客户总体消费金额平均值」，如下图所示：
2.2计算每个客户平均消费金额（M）和消费频次（F）
新增「分类汇总」，将字段分别拖入指标栏和汇总栏。并设置「Date」字段展示最晚时间，「Money」字段汇总方式为平均值，「Amount」字段汇总方式为计数。如下图所示：
2.3 计算每个客户最近消费时间据今天数（R）
添加「新增字段>公式」，并重命名为「最近消费时间据今天数」，使用 DATEDIF( )和 TODAY( ) 两种函数计算时间差，如下图所示：
2.4 计算「客户总消费频次平均数」
1）新增「分类汇总」，将「Amount计数」字段拖入汇总栏，并重命名为「客户总消费频次平均数」，如下图所示：
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