如何分析客戶價值？看看這個RFM模型分析。

RFM模型用於分析客戶價值，需要提供三個數據，即最近消費(Recency)、消費頻率(Frequency)和消費金額(Monetary)。最新消費是指從調研時間點減去用戶的最新消費時間得到的間隙時間值，單位為天或月或周或平均年，以實際業務情況為準。消費頻次是指用戶在研究數據類別中的消費次數，消費金額是指用戶在研究數據類別中的總消費金額。

RFM的原則是對RFM的三個數據進行分類。先分為1~5分，再將1~5分按平均值分為兩組(高值組和低值組)。最後，RFM針對兩個群體提供了針對性的營銷策略，即2*2*2=8個組合，8個組合對應8個價值群體。

RFM模型研究客戶價值，最終將客戶分為8個不同的類別(8種用戶類型)。RFM模型中如何將數據劃分為8類用戶的內部計算分為兩步；

第壹步，將數據轉換成1~5的評分方法(轉換後分數越高，表示值越高)。默認情況下，SPSSAU根據20%/40%/60%/80%分位數將數據計數為1~5。SPSSAU的具體評分方法如下表所示:

第二步，將1~5的分數按照對應的平均值分為0和1，數字0代表低值組，數字1代表高值組。如下表所示:

最後將RFM的分組進行組合，共計2*2*2=8種組合，即8種用戶類型，如下表所示:

可以用SPSSAU進行分析。

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