在電商、零售、甚至內容付費業務中，你真的了解你的客戶嗎？

有些客戶下了一兩次單就消失了，有些人每個月都回購，有些人曾經是大客戶，現在卻很久沒買過……如果你能精準識別這些不同類型的客戶，并采取針對性的運營策略，銷售額是不是會提升很多？

今天，我們來聊聊一個簡單但超好用的用戶分層模型——RFM模型。拋開枯燥的理論，用接地氣的方式，幫你真正掌握并用起來。

1. 什么是RFM模型？

RFM是Recency（最近一次消費）、Frequency（消費頻率）、Monetary（消費金額）的縮寫，它用來衡量客戶的價值和忠誠度。

舉個例子

你有兩個客戶：

• 小張，最近一次消費是昨天，過去一年里買了10次，總共花了5000元。
• 小李，上次消費是半年前，過去一年里買了2次，總共花了300元。

顯然，小張的價值更高，更值得維護。而小李，可能已經處于流失邊緣，需要挽回。

RFM模型就是用數據來量化這種“感覺”，讓你能科學地判斷哪些客戶值得重點運營，哪些客戶需要挽回。

2. 如何計算RFM值？

第一步：數據準備

要計算RFM，你至少需要三列數據：

• 用戶ID
• 訂單日期
• 訂單金額

假設你的數據長這樣（今天是2024年4月1日）：

第二步：計算R、F、M

R（Recency，最近消費天數）

R=分析日期?最近一次消費日期

例如，U001最近一次消費是3月15日，今天是4月1日，所以R = 17天。

F（Frequency，消費頻率）

統計用戶的總消費次數，比如U001有2次消費，U002只有1次消費。

M（Monetary，消費金額）

統計用戶的總消費金額，比如U001的M=250+180=430元。

計算后的數據如下：

第三步：打分

為了更好地分層，我們需要給R、F、M分別打分。最簡單的方法是按照數據分位數進行分組，比如：

R評分（R值越小越好，說明用戶更活躍）

• 0-30天：5分
• 31-60天：4分
• 61-90天：3分
• 91-120天：2分
• 120天以上：1分

F評分（F值越大越好，說明客戶粘性更高）

• 10次以上：5分
• 6-9次：4分
• 3-5次：3分
• 2次：2分
• 1次：1分

M評分（M值越大越好，說明客戶貢獻更大）

• ￥2000以上：5分
• ￥1000-1999：4分
• ￥500-999：3分
• ￥200-499：2分
• ￥200以下：1分

計算后，每個用戶的RFM得分如下：

3. 如何用RFM模型做用戶分群？

根據RFM得分，我們可以把客戶分成不同類型，并制定不同的營銷策略：

舉個例子：

• U001（R=5, F=2, M=2）——最近買過，但購買次數少，可以用“限時折扣”促使復購。
• U002（R=1, F=1, M=1）——長期沒消費，可能已經流失，可以用“召回優惠券”試試。
• U003（R=5, F=1, M=3）——最近消費金額大，但購買頻率低，適合“高客單價商品推薦”。

4. RFM模型如何真正發揮價值？

RFM模型的核心價值，不只是簡單地打個分、分個群，而是要讓這些數據真正指導運營決策，提高業務增長。作為一個資深數據分析師，我的建議是：

RFM模型不是“算完就完”，關鍵在于行動。很多人計算完RFM得分后，就把它丟到PPT里匯報，然后就沒有然后了。

RFM分析的價值，在于它能幫助你精準地找到值得維護的客戶，并指導具體的營銷策略。重要客戶不只是“給點折扣”，而是要用長期運營的思維去維護，比如VIP專屬權益、個性化推薦。

復購低但金額大的客戶，可能對價格敏感度不高，可以嘗試提供高端產品或會員服務，而不是一味打折。

快要流失的客戶，“復購窗口”是有限的，如果不在30天內召回，可能后續投入再多也無效。

別死磕RFM數值，要結合業務場景解讀。

如果你做的是高客單價B2B業務，一個客戶一年買一次，但金額很大，F值低并不代表他價值低。如果你是做日用快消，客戶每天買一次才算正常，F=2 可能就意味著流失風險。

對不同業務，RFM的評分標準可以動態調整，而不是固定的四分位。

RFM只是起點，別被局限。

想更進一步？可以加入用戶行為數據，比如瀏覽、加購但未下單的行為，來做更細粒度的分析。結合LTV（客戶生命周期價值）計算，看看哪些RFM高分用戶實際上為你創造了長期利潤。用AI或機器學習做聚類分析（如K-means），比手動設定RFM區間更精準。

數據分析最重要的不是方法，而是如何落地執行。 RFM只是一個工具，真正能讓它產生價值的，是你如何用它去優化運營策略。真正的增長，不是靠算分，而是靠行動。

對于數據分析來說，業務分析是最重要的，所以是CDA數據分析師一級把業務分析模型作為重要考點。

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