在当今数字化时代，RFM模型已经成为衡量和管理客户价值的重要工具。它为企业提供了一种系统化的方法，用于理解和细分客户群体，获取深入的用户洞察，并制定更加精准的市场营销策略。然而，对于没有编程背景的非专业数据分析师而言，如何利用工具来计算RFM值并进行有效分析，仍然是一个挑战。

在此前提下，FineBI作为一款强大的商业智能工具，通过其用户友好的界面和强大的功能，简化了RFM模型的构建过程。接下来，我们将分步骤解析如何通过FineBI实现这一目标，从数据准备、模型搭建到结果分析，全方位展示其应用的具体流程，帮助您在无需编程的情况下，也能轻松实现高效的数据分析。

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一、RFM模型介绍

1.RFM模型是什么？

RFM模型是一种衡量客户价值和客户创利能力的重要工具，它通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及消费额度三个指标来描述该客户的价值状况。RFM模型能够分析客户的交易数据，基于三个关键维度：最近一次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。

• 最近一次消费时间间隔（Recency）：指客户上一次购买距离现在的时间长度，通常用天数来表示。这个指标反映了客户近期的活跃程度，R值越小，表示客户越活跃，对企业而言价值也更高。
• 消费频率（Frequency）：指在一定时间内，客户购买产品或服务的次数。F值越大，代表客户对企业的忠诚度和满意度越高，与企业的互动也更频繁。高F值的客户往往更容易接受企业的营销信息并做出响应，因此这类客户对企业具有更高的生命周期价值。
• 消费金额（Monetary）：指客户在一定时间内消费的总金额。M值能够直接反映客户对企业收入的贡献大小，高M值的客户被视为高价值客户。

简单来说，RFM模型的理论基础就是，最近的一次消费时间越近的客户、消费频次越高的客户和消费金额越多的客户越有可能再次购买。因此，RFM模型可以帮助企业识别出价值最高和潜力最大的客户群体，以便后续进行精细化的客户运营，进而提升核心客户的满意度和忠诚度，增强企业的市场竞争力。

2.RFM模型有哪些应用？

具体来说，RFM模型在以下方面都有广泛应用：

精细化营销

• 客户细分：对于“重要价值客户”，企业可以提供高级别的服务和个性化的产品推荐；而对于“重要保持客户”，则可以通过推送优惠券或促销活动唤回他们。
• 目标用户筛选：对于高R值（即最近有消费行为）且高F值（频繁购买）的客户，往往是最有可能响应当前促销活动的群体。

提升客户满意度

• 个性化服务：利用RFM模型，企业能够识别出高价值客户，并提供个性化的服务方案。比如，在电商行业中，可以通过分析客户的购买记录，为其推荐相关的商品，这不仅增加了用户的购物体验，还提升了复购率。
• 客户权益维护：对不同细分群体的客户进行针对性的权益维护，如为“重要发展客户”提供更多的会员权益和积分回馈，从而提升他们的满意度和忠诚度。

风险管理

• 流失客户识别与挽回：通过R值（最近一次消费时间间隔），企业能够识别出有流失风险的客户，并及时采取措施进行挽回。例如，对于长时间未再次购买的客户，企业可以主动联系他们并了解其需求，提供适当的优惠刺激其再消费。
• 信用评估：在金融行业，RFM模型可以帮助金融机构评估客户的信用状况。客户频繁且高金额的交易往往表明其较好的经济状态和信用记录，有助于银行进行贷款审批决策

产品优化

• 产品推荐：基于客户的购买频率（F值）和消费金额（M值），企业可以向不同类型的客户推荐不同价位和风格的产品。例如，在时尚零售行业中，对于购买频次高且累计消费金额大的客户，可以推荐高端系列新品，以期增加其购买意愿。
• 产品组合优化：通过分析客户的消费习惯和偏好，企业可以优化产品组合，以满足不同客户群体的需求。比如，快消品行业可以根据客户的购买频次来调整产品包装和组合，以提高消费者的便利性和满意度

二、如何不用编程，快速搭建RFM模型？

模型的概念明白了，那接下来该如何搭建呢？

如果你在统计学方面有扎实的基础，并且熟悉数据分析相关的编程和工具，比如Python或者SQL，那么搭建RFM模型并不困难。然而，这些编程工具需要投入大量的时间和精力进行系统学习，门槛相对较高。对于非专业数据分析师的员工来说，要将这些技能应用于日常的业务工作中确实有一定的难度。

不过不用担心，我们可以使用FineBI来简化这个过程！

FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，提供了丰富的数据可视化和分析功能，能够帮助用户从数据中快速发现业务洞察，并支持多种数据源的连接和整合，使得数据分析更加高效准确。

BI工具搭建RFM模型步骤详解

1.创建分析主题，选择 RFM 分析所需字段

1）在「我的分析」下创建「RFM模型分析」主题，上传示例数据「RFM明细数据」，如下图所示：

2）添加数据，点击「字段设置」勾选以下几个字段，点击「保存」并「更新」，如下图所示：

2.对数据进行加工，计算每个客户的平均单次消费金额、消费次数、最后一次消费距今天数。

1）对数据进行分组汇总，如下图所示：

• 最近一次消费时间（R）：「DATE」的汇总方式选择「最晚时间」，可得到每个用户最近一次购买的时间；
• 消费次数（F）：由于有一条记录代表该用户购买了一次，所以随意拖入一个「CUSTOMERNAME」求「记录个数」即可；
• 平均单次消费金额（M）：「MONEY1」的汇总方式选择「平均」，可求到每个用户平均单次消费金额；
• 「MONEY」的汇总方式选择「求和」，可求到每个用户消费金额。

2）对字段重命名，方便之后理解，如下图所示：

3）求「最近一次消费距今天数」，新增一列计算时间差，如下图所示：

3.计算所有客户消费指标的平均值

3.1用户平均消费金额

1）新增汇总列，计算「所有用户消费总金额」，如下图所示：

2）新增汇总列，计算所有用户的「消费总次数」，如下图所示：

3）新增汇总列，计算「用户平均消费金额」，用户平均消费金额=所有用户消费总金额/消费总次数，如下图所示：

3.2 用户平均消费次数和最近一次消费距今平均天数

1）新增汇总列，计算所有用户的「平均消费次数」，如下图所示：

2）新增汇总列，求所有用户「最近一次消费距今平均天数」，如下图所示：

4.通过和平均值比较，向量化三个指标

根据关键指标是否大于客户总体平均值水平进行评价，其中在IF(xxx>客户总体xxx平均值,1,0)中，小于总体平均的设为 0，大于总体平均的设为 1 ，使得 1 都是保持正向特征，0 保持负向特征。

1）次均消费金额评价

新增公式列「次均消费金额评价」，当用户平均单次消费金额大于用户总体平均值时，标记为 1 ，否则标记为 0 ，公式为IF(平均单次消费金额>用户平均消费金额,1,0)。如下图所示：

2）消费次数评价

新增公式列「消费次数评价」，当用户消费次数大于用户总体平均值时，标记为 1 ，否则标记为 0 ，公式为IF(消费次数>平均消费频次,1,0)。如下图所示：

3）最近一次消费距今天数评价

新增公式列「最近一次消费距今天数评价」，当用户最近消费时间距今天数小于用户总体平均值时，标记为 1 ，否则标记为 0 ，公式为IF(最近一次消费距今天数<最近一次消费距今平均天数,1,0)，。如下图所示：

5.根据特征向量客户分类

1）添加 RFM 指标

新增公式列「RFM」，使用 CONCATENATE() 函数将 RFM 向量化值拼接起来，顺序为：最近一次消费距今天数评价、消费次数评价、次均消费金额评价。公式为CONCATENATE(最近一次消费距今天数评价,消费次数评价,次均消费金额评价)，如下图所示：

2）对 RFM 指标分组

新增赋值列「客户类型」，对「RFM」列分组赋值，如下图所示：

3）点击创建好的「RFM 分析表」进行「数据预览」，即可查看数据。如下图所示：

这样，我们就完成了RFM模型的搭建，从数据导入、字段处理、到RFM值的计算和结果展示，整个过程无需编写任何代码，极大地降低了操作难度和技术门槛，还提升了分析的准确性和效率。

三、结语

其实，搭建RFM模型的方法可以根据企业的具体需求、数据的可用性以及技术能力来选择。对于没有专业数据科学团队的企业，可以使用自动化工具实现。

值得一提的是，FineBI以其强大的商业智能功能，在国内商业智能市场占有率连续六年处于领先地位，已经成为超30000家大中型企业信赖选择！如您所见，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。利用FineBI，企业和个人都得以更高效地处理各类数据可视化任务，不仅优化了工作流程，还确保了决策的精确性。

希望本文的方法能为您在客户价值管理和市场营销中带来实质性的帮助。若想了解更多关于FineBI的信息，您可以复制下方链接，并在浏览器中打开，快速获得免费FineBI试用，以及同行业标杆案例学习参考。

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