微课脚本3-RFM分析步骤

rfm模型的基本原理RFM模型是一种经典的市场细分和用户行为分析模型，用于分析和管理客户关系。

RFM模型基于三个指标：最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、购买金额（Monetary），通过对这三个指标进行综合分析，可以将客户细分为不同的群体，从而制定有针对性的市场营销策略。

1. 最近购买时间（Recency）：最近购买时间指的是客户最近一次购买产品或使用服务的时间距离当前时间的间隔。

这个指标可以衡量客户与企业的互动频率，以及客户对产品或服务的满意度。

2. 购买频率（Frequency）：购买频率指的是客户在过去一段时间内购买产品或使用服务的次数。

这个指标可以衡量客户的忠诚度和购买力，高频率购买的客户通常是企业最有价值的客户。

3. 购买金额（Monetary）：购买金额指的是客户在一段时间内购买产品或使用服务的金额。

这个指标可以衡量客户的消费能力和价值，高金额购买的客户通常是企业最有潜力的客户。

RFM模型的原理可以概括为以下几个步骤：步骤1：数据准备首先，需要收集客户的购买数据，包括购买时间、购买次数和购买金额等信息。

步骤2：数据划分将客户根据最近购买时间、购买频率和购买金额进行划分。

可以采用等距划分或等频划分的方法，将每个指标的取值范围分成若干个区间。

步骤3：计算RFM分数根据客户在每个指标上的取值，为每个客户计算RFM分数。

一般情况下，RFM分数的取值范围为1到5，其中1表示在该指标上的表现最差，5表示在该指标上的表现最好。

步骤4：综合分析将RFM分数进行综合分析，可以根据RFM分数将客户细分为不同的群体。

一种常见的综合分析方法是将RFM分数进行加权求和，得到一个综合分数，然后根据综合分数对客户进行排序。

步骤5：制定营销策略根据RFM模型的细分结果，可以制定不同的市场营销策略。

比如，对于高RFM分数的客户，可以采取个性化的推荐和定制化的服务；对于低RFM分数的客户，可以通过促销活动和提供优惠券等方式吸引其再次购买。

深入解读RFM算法模型-运营实战应用干货从事用户运营多年，一直都是在不断摸索中成长。

从毕业后进入到国内知名化妆品公司-电商事业部，再到到国内top3坚果零食企业，一直都想花时间把自己对用户这一块的摸索积累记录下来，同时用自己的实践即使可以给大家一点点帮助也觉得很有意义。

今天想先谈谈传统企业和电商谈的较多的RFM模型，在众多的用户价值分析模型中，RFM模型是被广泛被应用的；RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

一、RFM模型概述RFM模型是网点衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。

RFM是Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额），三个指标首字母组合，如图所示：RFM模型R值：最近一次消费（Recency）消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔，理论上R 值越小的客户是价值越高的客户，即对店铺的回购几次最有可能产生回应。

目前网购便利，顾客已经有了更多的购买选择和更低的购买成本，去除地域的限制因素，客户非常容易流失，因此CRM操盘手想要提高回购率和留存率，需要时刻警惕R值。

如下图，某零食网店用户最近一次消费R值分布图（时间截至2016年12月31日）：1、客户R值呈规律性的“波浪形”分布，时间越长，波浪越小；2、最近一年内用户占比50%（真的很巧）；数据分析：这个数据根据向行业内专业人员请教，已经是比较理想了的。

说明每引入2个客户，就有一位用户在持续购买。

说明店铺复购做的比较好，R值在不断的变为0。

F值：消费频率（Frequency）消费频率是客户在固定时间内的购买次数（一般是1年）。

但是如果实操中实际店铺由于受品类宽度的原因，比如卖3C产品，耐用品等即使是忠实粉丝用户也很难在1年内购买多次。

所以，一般店铺在运营RFM 模型时，会把F值的时间范围去掉，替换成累计购买次数。

如下图，某零食网店用户购买频次图（如1个客户在1天内购买多笔订单，则自动合并为1笔订单）：1、购买1次（新客户）占比为65.5%，产生重复购买（老客户）的占比为34.4%；2、购买3次及以上（成熟客户）的占比为17%，购买5次及以上（忠实客户）的占比为6%。

RFM分析法是一种常用的客户细分方法，它通过最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度来评估客户的价值。

以下是一个基于RFM分析法对美容美发店客户质量的分析：一、数据收集与整理首先，收集美容美发店客户的消费数据，包括客户的最近一次消费时间、消费频率和消费金额。

将这些数据整理成表格或数据库形式，以便进行后续分析。

二、RFM指标计算与划分1.最近一次消费时间（R）根据客户的最近一次消费时间，将客户划分为不同的层次。

例如，可以将最近一个月内消费过的客户划分为“高R”，最近三个月内消费过的客户划分为“中R”，三个月以上未消费过的客户划分为“低R”。

2.消费频率（F）根据客户的消费频率，将客户划分为不同的层次。

例如，可以将每月消费次数在3次及以上的客户划分为“高F”，每月消费1-2次的客户划分为“中F”，几乎不消费的客户划分为“低F”。

3.消费金额（M）根据客户的消费金额，将客户划分为不同的层次。

例如，可以将单次消费金额在200元以上的客户划分为“高M”，单次消费金额在100-200元之间的客户划分为“中M”，单次消费金额在100元以下的客户划分为“低M”。

三、客户质量分析结合R、F、M三个维度的划分结果，可以将客户分为以下八个类别：1.重要价值客户（高R、高F、高M）：这类客户是美容美发店的忠实拥趸，消费频率高且消费金额大。

店铺应重点维护这类客户，提供个性化服务和优惠，保持他们的满意度和忠诚度。

2.重要保持客户（高R、低F、高M）：这类客户虽然单次消费金额高，但消费频率较低。

店铺应了解他们的消费习惯和喜好，通过精准营销和优惠活动提高他们的消费频率。

3.重要发展客户（高R、高F、低M）：这类客户消费频率高但消费金额较低。

店铺可以推出适合他们的增值服务或产品升级，引导他们增加消费金额。

4.重要挽留客户（高R、低F、低M）：这类客户虽然最近有过消费，但消费频率和消费金额都较低。

RFM分析步骤基于RFM模型的客户细分RFM（Recency, Frequency, Monetary）分析是一种常用于客户细分的方法，它根据客户的购买行为来评估客户的价值，并将客户分成不同的组。

以下是RFM分析的基本步骤：步骤一：数据准备首先，需要收集客户的购买数据，包括每个客户的购买日期、购买频率以及购买金额。

这些数据可以从购买记录、交易日志或者其他相关数据库中获取。

步骤二：计算R值R值表示客户的最近一次购买的时间间隔。

计算每个客户最近一次购买与当前日期之间的时间间隔，并进行排名和分组。

通常情况下，R值越小，表示客户最近购买时间越近，价值越高。

步骤三：计算F值F值表示客户的购买频率，即在一定时间内的购买次数。

计算每个客户在一定时间内的购买次数，并进行排名和分组。

通常情况下，F值越大，表示客户购买频率越高，价值越高。

步骤四：计算M值M值表示客户的购买金额，即客户在一定时间内的总消费金额。

计算每个客户在一定时间内的购买总金额，并进行排名和分组。

通常情况下，M值越大，表示客户购买金额越高，价值越高。

步骤五：分组和细分将客户根据R、F和M的值进行分组和细分。

可以根据具体情况，将每个指标的排名分成几个等级，例如将R值分为五个等级（1为最近购买，5为最久购买），将F值和M值分别分为五个等级（1为最低频率或金额，5为最高频率或金额）。

然后，将每个客户的R、F和M值对应的等级组合起来，形成一个RFM等级，用于表示客户的综合价值。

步骤六：分析和行动分析每个RFM等级所代表的客户特征和行为，并根据细分结果制定相应的营销策略和行动计划。

例如，对于RFM等级为高的客户，可以开展定制化的促销活动，提供更高价值的服务和产品；对于RFM等级为低的客户，可以通过一些刺激措施来唤回流失客户。

总结：RFM分析是一种简单有效的客户细分方法，通过评估客户的购买行为和价值，可以帮助企业识别出不同价值的客户群体，并制定针对性的营销策略。

RFM模型原理及操作实践RFM模型是一种市场细分工具，用于分类和评估客户价值。

RFM模型根据客户的消费行为和交易历史，将客户划分为不同的组群，以便公司可以更好地了解其客户，并做出精确的市场决策。

RFM代表着Recency（最近一次交易的时间）、Frequency（交易频率）和Monetary（交易金额）三个指标。

Recency（最近一次交易的时间）：这个指标衡量了客户最近一次交易的时间点。

最近交易的客户往往更有可能再次购买，因此对于公司来说，这些客户应该被优先考虑。

Frequency（交易频率）：这个指标衡量了客户的购买频率。

购买频率高的客户往往对公司来说价值更高，因为他们为公司带来了更多的销售额。

Monetary（交易金额）：这个指标衡量了客户的平均交易金额。

高价值客户不仅交易频率高，还会在每次交易中花费更多的金额，因此他们对公司来说是非常有价值的。

在实践中，RFM模型的操作可以分为以下几个步骤：1.数据准备：首先，需要收集客户的交易数据。

这些数据应包括交易日期、交易金额和客户ID等关键信息。

2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，排除重复数据、错误数据和不完整数据。

确保数据的准确性和完整性。

3. RFM计算：根据收集到的交易数据，计算每个客户的Recency、Frequency和Monetary指标。

Recency可以使用距离最近交易的时间间隔来表示，Frequency可以表示为单位时间内的交易次数，Monetary可以表示为单位时间内的平均交易金额。

4. 分组划分：根据Recency、Frequency和Monetary指标，将客户分成不同的组群。

可以使用分位数法、K-means聚类等方法进行分组划分。

根据实际情况，可以将客户划分为高价值客户、中等价值客户和低价值客户等。

5.价值分析：对每个客户群体进行价值分析，了解不同客户群体的价值特征和购买偏好。

通过这些分析结果，可以为不同的客户群体制定个性化的市场策略，提高客户满意度和业务收益。

RFM分析步骤范文1.数据准备：首先，需要准备一份完整的客户购买数据，包括每个客户的购买时间、购买金额和购买频率等信息。

这些数据可以来自于销售系统、客户关系管理系统或其他渠道。

2.数据清洗：在进行RFM分析之前，需要对数据进行清洗，包括删除缺失值、异常值和重复值等。

同时，还可以对数据进行格式转换和标准化处理，以保证数据质量和一致性。

3.RFM计算：RFM计算是RFM分析的核心步骤之一、首先，根据每个客户的最近购买时间，将时间分为不同的时间段（例如最近一个月、最近三个月和最近一年等），为每个客户生成一个最近购买时间RFM标记。

然后，根据每个客户的购买频率，将频率分为不同的频率段（例如一次购买、两次购买和三次以上购买等），为每个客户生成一个购买频率RFM标记。

最后，根据每个客户的购买金额，将金额分为不同的金额段（例如低额购买、中等额购买和高额购买等），为每个客户生成一个购买金额RFM标记。

将这三个标记组合在一起，就可以得到每个客户的RFM组合。

4.RFM分组：根据RFM组合，可以将客户分为不同的组别。

一种常见的方法是将RFM组合分为8个等级，分别为R1~R4、F1~F4和M1~M4、其中，R1表示最近购买，F1表示高频购买，M1表示高额购买。

这样，根据不同的RFM组合，就可以将客户分为不同的组别，例如高价值客户、重复购买客户和流失客户等。

5.组别分析：对于每个组别，可以进行进一步的细分和分析。

可以比较不同组别客户的特征和行为，例如不同组别客户的平均购买金额、购买频率、购买渠道等。

同时，还可以比较不同组别客户的市场响应和盈利能力等指标，以评估不同组别客户的价值和潜力。

6.策略制定：最后，根据RFM分析的结果，可以制定相应的市场营销策略。

对于高价值客户，可以采取保持和提升客户满意度的策略，例如提供个性化服务和优惠活动。

对于重复购买客户，可以采取增加购买频率的策略，例如定期发送促销信息和推荐商品。

对于流失客户，可以采取挽留和激活的策略，例如发送优惠券和专属活动。

RFM模型的实施步骤简介RFM模型是一种营销分析工具，通过对客户的消费行为进行分析，将客户划分为不同的群体，从而帮助企业进行精准营销。

根据客户的近期消费行为、消费频率和消费金额，RFM模型将客户划分为高价值客户、一般价值客户和低价值客户。

本文将介绍RFM模型的实施步骤。

步骤一：数据准备在实施RFM模型之前，需要准备客户的消费数据。

这包括客户的购买记录、购买时间和购买金额等信息。

确保数据的准确性和完整性对于实施RFM模型非常重要。

步骤二：计算R、F和M值1. 计算最近购买时间（Recency）最近购买时间是指客户最近一次购买的时间距离当前时间的天数。

可以根据客户的购买记录计算出每个客户的最近购买时间。

2. 计算购买频率（Frequency）购买频率是指客户在一定时间内的购买次数。

可以统计客户的购买记录，并计算出每个客户的购买频率。

3. 计算购买金额（Monetary）购买金额是指客户在一定时间内的总购买金额。

可以根据客户的购买记录，将每次购买金额相加，从而得到每个客户的购买金额。

步骤三：数据分析与划分客户群体1. 划定R、F和M的划分标准根据实际情况和业务需求，可以根据R、F和M的分值范围设定划分标准。

例如，可以将R值划分为5个等级，F值划分为4个等级，M值划分为6个等级。

2. 将客户划分为不同群体根据客户的R、F和M值，将客户划分为不同的群体。

通常，可以将客户划分为高价值客户、一般价值客户和低价值客户三个群体。

3. 给每个群体分配标签给每个群体分配标签，这有助于后续的营销活动。

例如，可以给高价值客户群体分配“VIP客户”标签，给一般价值客户群体分配“普通客户”标签，给低价值客户群体分配“低价值客户”标签。

步骤四：制定精准营销策略根据不同的客户群体，制定精准营销策略。

对于高价值客户，可以提供个性化的产品推荐和优惠活动；对于一般价值客户，可以提供适度的优惠活动；对于低价值客户，可以进行客户挽留或提高客户价值的营销活动。

RFM分析模型分析消费者1、什么是RFM模型RFM是客户关系管理中的一种模型，通过分析每个客户的Recency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）三个指标，来描述该客户的价值状况。

2、RFM模型的内容初步了解RFM模型之后，我们来深入地了解一下这三个指标的含义、影响因素及应用场景。

Recency（最近一次消费）指的是该客户最近一次的消费举例今天的时间间隔，R越小的消费者，活跃度更高，其对于店铺的价值也更高，另外，R值在不同行业中的重要程度不同，对于快消品来说，如果消费者的R值与产品的使用周期接近，那么说明这个产品快消耗完了，对于我们来说，这个消费者的重要程度就会增加。

对于耐用品来说，如大家电等，短时间内不太可能再买第二次，所以意义不大。

影响因素主要包括：•品牌记忆强度：如果对品牌的记忆强度更强，再次购买同类目商品时会优先选择品牌，购买行为距离当前时间缩短；•沟通频率：消费者对于品牌没有忠诚度的时候，购买什么产品往往取决于，有购买需求的时候谁出现在他的视线范围，所以需要对消费者保持一定的沟通频率；•复购周期：手机、数码等产品一般有春季和秋季新品发布，新品驱动的消费者复购周期趋于产品周期；根据不同消费者R值的大小，我们可以在具体应用上做以下调整：•改变沟通策略•增加沟通频次•增加利益点力度Frequency（消费频率）指的是消费者在一段时间内的购买次数或购买天数，F值越高，消费者的购买频率越高，品牌忠诚度就越高。

除了受类目影响之外，有些消费者会容易受到大促影响，只在大促期购买，就会产生特定的购买频率。

该指标的影响因素包括：•消费者的品牌忠诚度：品牌忠诚度高的消费者会在一个品牌当中养成消费习惯，消费者频率增加；•是否有相应的积分等级制度：积分等级制度可以使得多次购买的消费者获得其它消费者所没有的权益，从而产生正向反馈作用；•消费者的购买习惯：同样的产品有的消费者喜欢一次性多件购买，有的消费者喜欢多次单件购买；那么根据F值的大小，我们可以调整：•资源投入比例•营销优先等级•活动策略方案Monetary（消费金额）指的是用户在某段时间内的累计消费金额，消费金额是销售的黄金指标，直接反应用户的对企业利润的贡献。

深⼊解读和应⽤RFM分析⽅法（模型）深⼊解读和应⽤RFM分析⽅法(模型)市场和运营往往绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销，拓渠道，不断开发客户、做回访维系客户感情，除了少数运⽓好的之外，⼤部分效果寥寥，这是为何？这年头做营销这么难吗？聪明的营销⼈员知道“了解客户”和“客户细分”的重要性。

营销⼈员不仅要着眼于创造更多的访问量和点击量（⽆论是邮件还是站点）以提⾼客户获取，还必须遵循从提⾼点击率（CTR）转变为提⾼保留，忠诚度并建⽴客户关系的新范式。

与其将整个客户群作为⼀个整体进⾏分析，不如将其划分为同类群体，了解每个群体的特征，并使他们参与相关的活动，⽽不是仅根据客户年龄或地理位置进⾏客户细分。

⽽RFM分析是分析客户⾏为的最流⾏、最简单、最有效的客户细分⽅法之⼀。

1、什么是RFM?R（Recency）最近⼀次消费时间：表⽰⽤户最近⼀次消费距离现在的时间（或截⽌到统计周期）。

消费时间越近的客户价值越⼤。

1年前消费过的⽤户肯定没有1周前消费过的⽤户价值⼤。

F（Frequency）消费频率：消费频率是指⽤户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的⽤户也就是熟客，价值肯定⽐偶尔来⼀次的客户价值⼤。

M（Monetary）消费⾦额：消费⾦额是指⽤户在统计周期内消费的总⾦额，体现了消费者为企业创利的多少，⾃然是消费越多的⽤户价值越⼤。

简⾔之，RFM代表近度，频率和额度，每个值都与某些关键客户特征相对应。

这些RFM指标是客户⾏为的重要指标，因为频率和额度会影响客户的⽣命周期价值，新近度会影响保留率，⽽保留率是忠诚度的衡量标准。

如果是缺乏⾦钱交易⽅⾯的业务，例如收视率，读者⼈数等，可以使⽤"Engagement"(参与度)代替Monetary。

如官⽹的访问频次，微信的交互情况，邮件打开率等。

这将导致使⽤RFE ⽽不是 RFM。

此外，可以根据指标例如跳出率，访问时长，访问的页⾯数，每页所花费的时间等来将Engagement参数定义为⼀个综合值。

rfm的计算方法RFM的计算什么是RFM？RFM是一种常用的市场细分和顾客价值分析工具，通过对顾客的资料进行分析，帮助企业理解和识别不同价值的顾客群体，并制定针对性的营销策略。

RFM代表的是：•R (Recency，最近交易时间)：指的是顾客最近一次交易的时间间隔，该指标可以评估顾客活跃度。

• F (Frequency，交易频率)：指的是顾客在一段时间内的交易次数，该指标可以评估顾客的忠诚度。

•M (Monetary，交易金额)：指的是顾客在一段时间内的总消费金额，该指标可以评估顾客的付费能力。

接下来，我们将介绍几种常用的RFM计算方法。

常用的RFM计算方法1. Equal分位数法Equal分位数法通过将顾客按照交易时间间隔、交易频率和交易金额的大小等分为相等份额，来进行RFM计算。

1.将顾客按照最近交易时间从大到小排序，将其分为相等等级，比如5个等级（1-5）。

2.将顾客按照交易频率从大到小排序，同样分为相等等级。

3.将顾客按照交易金额从大到小排序，同样分为相等等级。

4.最终得到每个顾客的R、F、M值，如R=5，F=4，M=3，代表该顾客最近交易时间排在第5等级，交易频率排在第4等级，交易金额排在第3等级。

2. 80/20法则80/20法则是根据帕累托法则的思想，将顾客按照交易金额进行排序，然后选取其中对总交易金额贡献最大的前20%的顾客作为高价值顾客。

1.将顾客按照交易金额从大到小排序。

2.计算总交易金额，并计算前20%的金额，比如总交易金额为1000元，前20%为200元。

3.选取交易金额在前20%范围内的顾客作为高价值顾客。

3. K-means聚类法K-means聚类法是一种数据分析方法，通过将顾客分为不同的簇来进行RFM计算。

1.选择合适的K值，代表需要分成的簇的数量。

2.随机选择K个顾客作为初始的簇质心。

3.计算每个顾客到各个簇质心的距离，将其归类到距离最近的质心所属的簇。

4.更新每个簇的质心，即取簇内所有顾客的平均值作为新的质心。