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
在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03