客户关系管理中，RFM建模分析怎么做？

客户规模正迅速扩大，销售团队却乱作一团？看懂这一策略才能玩转客户资源——客户RFM分析。

如果你有 10 位客户，销售人员游刃有余；
如果你有 100 位客户，招人加班足以应对；
但如果你有 1000 位客户，甚至 10000 位客户时，90% 的企业销售团队都有心无力。

而这个困扰大部分企业的问题，美国商业界早已给出答案：

RFM 分析法是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现在客户数据中有三个神奇的要素：

客户最近一次消费距离（R）
客户消费次数（F）
客户平均单次消费金额（M）

只需要将客户行为的这三个关键指标融合在一起，给每个指标赋予特定的得分和权重，通过指标为客户做好价值划分，你的销售人员就能在应对每一位客户时运筹帷幄，决胜千里。

这是我们的重要价值客户，应该提供增值服务
这是我们的重要挽留客户，应该进行唤回策略
......

那我们该如何用在crm客户关系管理中找到这一核心指标呢？下面我用一个CRM系统给大家演示下：CRM客户关系管理

设计思路

效果参考：

通过上面这个「RFM 分析」看板可以得出以下结论：

结论一：客户类型中占比最多的是一般发展客户（最近购买过，但频率和金额都不大）
结论二：其次占比较多的是一般挽留客户（很长时间未买，购买的频率和金额较少）

措施：企业应该向一般发展客户推送公司主营业务，通过宣传推广让产品信息送达客户手中。同时，需面向一般挽留客户推出促销活动，拉动消费的积极性。

搭建步骤

下面的步骤就是用上面那个模板做出来的，大家可以参考一下，也可以用自己顺手的工具，反正思路和底层逻辑是一样的。

第一步：表单搭建

本案例需要使用 2 张表单，分别是：

客户表：用于录入客户的各类基础信息，本案例中使用到的字段包括客户编号、客户名称、客户地址；

合同订单：用于记录合同订单的详细信息，并与客户进行关联；

第二步：数据工厂设置

1.新建数据流

进入「管理后台 >> 数据工厂」，可在右上角「新建数据流」，或直接点击「RFM模型分析」数据流查看示例内容：

2.设置输入数据源

添加「合同订单」和「客户表」作为输入节点的数据源，各表单选择字段如下：

合同订单：客户名称、客户编号、合同订单编号、合同签订日期、合同金额/元、合同状态
客户表：客户名称、客户编号、客户地址

3.横向连接

将「合同订单」和「客户表」进行横向连接，连接为一张表数据，通过「客户编号」和「客户名称」将两张表单的数据「内连接」为一张表，展示全部有过合同订单的客户：

4.筛选审批通过数据

在横向连接后添加数据筛选节点，通过合同订单中的「合同状态」字段，筛选出字段值为「审批通过」，即合同订单已完成的数据。

5.计算各客户的消费指标

在数据筛选节点后添加分组汇总节点，用于计算每个客户的销售指标：

分组字段：客户编号、客户名称、客户地址（分组方式：省-市）；
汇总字段及其汇总方式：
- 合同签订日期：命名为「最晚订单时间」，汇总方式为「最晚」
- 客户编号：命名为「客户消费次数」，汇总方式为「计数」
- 合同金额/元：命名为「客户平均单次消费金额」，汇总方式为「平均」
- 合同金额/元：命名为「客户消费金额」，汇总金额为「求和」

6.添加计算字段

在分组汇总节点后添加字段设置节点，添加公式字段，用于计算客户的最近一次消费间隔，并添加辅助字段，便于后续进行分组汇总：

客户最近一次消费间隔：客户最近一次消费间隔，即客户最后一次签订合同订单的时间与当前时间的时间差。

添加「公式计算」，设置字段名称为「客户最近一次消费间隔」，设置公式为DAYS(TODAY(),最晚订单时间)。

全部客户金额次数辅助字段：计算全部客户的消费金额和消费次数时，需要一个固定值指标作为分组字段。添加「公式计算」，设置字段名称为「全部客户金额次数辅助字段」，设置公式为1。

7.分组汇总全部客户的消费指标

在字段设置节点后添加分组汇总节点，用于计算全部客户的各类消费指标：

分组字段：全部客户金额次数辅助字段；
汇总字段及其汇总方式：
- 客户最近一次消费间隔：命名为「全部客户平均最近一次消费间隔」，汇总方式为「平均」
- 客户消费次数：命名为「全部客户平均消费次数」，汇总方式为「平均」
- 客户消费次数：命名为「全部客户消费次数」，汇总方式为「求和」
- 客户消费金额：命名为「全部客户消费金额」，汇总金额为「求和」

8.计算全部客户平均单次消费金额

1）在刚刚添加的分组汇总节点后添加字段设置节点，添加公式字段，用于计算全部客户平均单次的消费金额：

2）添加「公式计算」，设置字段名称为「全部客户平均单次消费金额」，设置公式为全部客户消费金额/全部客户消费次数。

9.横向连接

对 2 个「字段设置」节点进行横向连接，连接为一张表数据，通过「全部客户金额次数辅助字段」将两张表单的数据「内连接」为一张表，展示全部有订单记录的客户：

10.判定 RFM 指标向量

1）在横向连接节点后添加字段设置节点，添加公式字段，用于计算 RFM 向量，进行 RFM 分析：

2）R 向量是指：客户最近一次消费距离。

添加「公式计算」，设置字段名称为「R 向量：客户最近一次消费距离」，设置公式为IF(客户最近一次消费间隔<全部客户平均一次消费间隔,1,0)。

3）F 向量是指：客户消费次数。

添加「公式计算」，设置字段名称为「F 向量：客户消费次数」，设置公式为IF(客户消费次数>全部客户平均消费次数,1,0)。

4）M 向量是指：客户平均单次消费金额。

添加「公式计算」，设置字段名称为「M 向量：客户平均单次消费金额」，设置公式为IF(客户平均单次消费金额>全部客户平均单次消费金额,1,0)。

5）根据 RFM 向量做出 RFM 分析。

添加「公式计算」，设置字段名称为「RFM 分析」，设置公式为IF(R向量：最近一次消费距离==1,IF(F向量：客户消费次数==1,IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要价值客户","一般价值客户"),IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要发展客户","一般发展客户")),IF(F向量：客户消费次数==1,IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要保持客户","一般保持客户"),IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要挽留客户","一般挽留客户")))。

划分依据如下：

客户特征	客户分类
重要价值客户（111）	最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高（VIP）
重要发展客户（101）	最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。
重要保持客户（011）	最近消费时间较远，消费金额和频次都很高。
重要挽留客户（001）	最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。
一般价值客户（110）	最近消费时间近，频率高但消费金额低，需要提高其客单价。
一般发展客户（100）	最近消费时间较近、消费金额，频次都不高。
一般保持客户（010）	最近消费时间较远、消费频次高，但金额不高。
一般挽留客户（000）	最近消费时间近、消费频次和消费金额都不高。

11.保存数据流

全部设置好以后，将输出节点重命名为「RFM 分析」，点击右上角的「保存」，即完成了数据工厂的全部设置。

仪表盘展示

1.新建仪表盘

数据工厂设置好后，可将数据流放在仪表盘中进行展示。回到应用访问界面新建一张仪表盘：

2.客户价值分类

通过客户价值分类，可以查看各类型客户的占比。

1）添加一个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：

2）图表类型选择「饼图」，添加维度和指标如下：

维度：RFM 分析
指标：RFM 分析（计数）

3.客户价值数量

通过客户价值数量，可以查看不同类型的客户数量。

1）添加一个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：

2）图表类型选择「指标图」，添加维度和指标如下：

维度：RFM 分析（重命名为 RFM 客户类型）
指标：RFM 分析（计数）

4.R、F、M 指标

添加三个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：

R 指标柱形图

图表类型选择「柱形图」，添加维度和指标如下：

维度：客户名称
指标：客户最近一次消费间隔（求和）

F 指标柱形图

图表类型选择「柱形图」，添加维度和指标如下：

维度：客户名称
指标：客户消费次数（求和）

M 指标柱形图

图表类型选择「柱形图」，添加维度和指标如下：

维度：客户名称
指标：客户平均单次消费金额（求和）

5.RFM 客户明细

通过 RFM 客户明细，可以查看各客户的R、F、M 数据，以及R、F、M 向量化指标。

1）添加一个明细表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：

2）添加显示字段：客户名称、RFM 分析（重命名为客户类型）、客户最近一次消费间隔（重命名为 R）、客户消费次数（重命名为 F）、客户平均单次消费金额（重命名为 M）、R 向量：客户最近一次消费距离（重命名为 R 向量化）、F 向量：客户消费次数（重命名为 F 向量化）、M 向量：客户平均单次消费金额（重命名为 M 向量化）：