学习目标：熟练应用RFM模型对客户进行分类，找出新客户以及高价值的客户，并根据流失率快速找出容易流失的客户。
1、RFM的含义
R (Recency):客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。
F (Frequency):客户在最近一段内交易的次数 。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。
M (monetary):客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。
RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。
2、RFM分析指标
RS:基于最近一次交易日期计算的得分，距离当前日期越近，得分越高。例如5分制。
FS:基于交易频率计算的得分，交易频率越高，得分越高。如5分制。
MS:基于交易金额计算的得分，交易金额越高，得分越高。如五分制。
RFM总分值：RFM=RS*100+FS+10+MS*1
RFM分析的主要作用
1、对客户进行有效分类，识别优质客户
2、分析客户潜在的流失率，挽留重点客户
我们从周期，次数和金额这三个维度，分析出不同客户对企业贡献的价值，并根据贡献的价值高低将客户细分成了8个类别，帮助企业找出关键客户，以便进一步做精细化营销。