RFM分析方法全讲解——九数云

在数据分析工作中，不仅需要熟练的掌握SQL,BI等数据分析软件，更重要的是数据分析思维以及各种分析方法的积累和运用，今天小编就跟大家一起学习RFM分析方法。

01）什么是RFM模型

RFM模型是根据客户活跃程度和交易金额来衡量客户价值和客户潜在价值的重要工具和手段，RFM分别由Rencency-近度（客户最近一次消费）、Frequency-频度（客户消费频率）、Monetary-额度（消费金额）三个指标组成，该模型可广泛运用于运营、销售、财务、市场等领域。不同的业务针对三个指标的定义也不同，需要根据具体业务灵活定义。这就是RFM分析方法。

通常情况下的指标特征如下。

R（Rencency）近度：客户最近一次交易时间到现在的间隔。R越大，表明客户越久未发生交易；R越小，表明客户最近有交易发生。

F（Frequency）频度：客户在最近一段时间内交易的次数。F越大，表明客户交易越频繁；F越小，表明客户交易不够活跃。

M（Monetary）额度：客户在最近一段时间内交易的金额。M越大，表明客户的价值越高；M越小，表明客户价值越低。

通常可根据RFM模型将客户分为8个类别。下图为经典的RFM客户细分模型。

02）如何应用RFM分析方法

第一种分类方法：首先分别针对R、F、M三个指标计算各自的平均值，之后根据平均值将不同维度的得分值划分为高和低两个分类，最终三个指标互相组合，便得到8大类客户群体。

第二种分类方法：计算RFM得分值，然后通过权重计算汇总RFM的分值。具体步骤如下。

首先计算RFM各项得分值：R_S：定义为距离当前日期越近，得分越高，最高5分，最低1分。F_S：定义为交易频率越高，得分越高，最高5分，最低1分。M_S：定义为交易金额越高，得分越高，最高5分，最低1分。下面将以下图的分类顺序为例赋予三个指标不同的权重。

汇总RFM的分值：RFM=100×R_S+10×F_S+1×M_S

03）高效数据分析工具——九数云

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