京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗?
有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是大客户,现在却很久没买过……如果你能精准识别这些不同类型的客户,并采取针对性的运营策略,销售额是不是会提升很多?
今天,我们来聊聊一个简单但超好用的用户分层模型——RFM模型。抛开枯燥的理论,用接地气的方式,帮你真正掌握并用起来。
RFM是Recency(最近一次消费)、Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)的缩写,它用来衡量客户的价值和忠诚度。
你有两个客户:
显然,小张的价值更高,更值得维护。而小李,可能已经处于流失边缘,需要挽回。
RFM模型就是用数据来量化这种“感觉”,让你能科学地判断哪些客户值得重点运营,哪些客户需要挽回。
要计算RFM,你至少需要三列数据:
假设你的数据长这样(今天是2024年4月1日):

R(Recency,最近消费天数)
R=分析日期−最近一次消费日期
例如,U001最近一次消费是3月15日,今天是4月1日,所以R = 17天。
F(Frequency,消费频率)
统计用户的总消费次数,比如U001有2次消费,U002只有1次消费。
M(Monetary,消费金额)
统计用户的总消费金额,比如U001的M=250+180=430元。
计算后的数据如下:

为了更好地分层,我们需要给R、F、M分别打分。最简单的方法是按照数据分位数进行分组,比如:
R评分(R值越小越好,说明用户更活跃)
F评分(F值越大越好,说明客户粘性更高)
M评分(M值越大越好,说明客户贡献更大)
计算后,每个用户的RFM得分如下:

根据RFM得分,我们可以把客户分成不同类型,并制定不同的营销策略:
举个例子:

RFM模型的核心价值,不只是简单地打个分、分个群,而是要让这些数据真正指导运营决策,提高业务增长。作为一个资深数据分析师,我的建议是:
RFM模型不是“算完就完”,关键在于行动。很多人计算完RFM得分后,就把它丢到PPT里汇报,然后就没有然后了。

RFM分析的价值,在于它能帮助你精准地找到值得维护的客户,并指导具体的营销策略。重要客户不只是“给点折扣”,而是要用长期运营的思维去维护,比如VIP专属权益、个性化推荐。

复购低但金额大的客户,可能对价格敏感度不高,可以尝试提供高端产品或会员服务,而不是一味打折。
快要流失的客户,“复购窗口”是有限的,如果不在30天内召回,可能后续投入再多也无效。

别死磕RFM数值,要结合业务场景解读。
如果你做的是高客单价B2B业务,一个客户一年买一次,但金额很大,F值低并不代表他价值低。如果你是做日用快消,客户每天买一次才算正常,F=2 可能就意味着流失风险。

对不同业务,RFM的评分标准可以动态调整,而不是固定的四分位。
RFM只是起点,别被局限。
想更进一步?可以加入用户行为数据,比如浏览、加购但未下单的行为,来做更细粒度的分析。结合LTV(客户生命周期价值)计算,看看哪些RFM高分用户实际上为你创造了长期利润。用AI或机器学习做聚类分析(如K-means),比手动设定RFM区间更精准。
数据分析最重要的不是方法,而是如何落地执行。 RFM只是一个工具,真正能让它产生价值的,是你如何用它去优化运营策略。真正的增长,不是靠算分,而是靠行动。
对于数据分析来说,业务分析是最重要的,所以是CDA数据分析师一级把业务分析模型作为重要考点。
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02