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RFM 在用户经营中是一个十分重要的模型，都有着宽泛的使用，特地在电商商业，RFM 是分析模型之一。要想把握并制作一个残缺的 RFM 模型进去，办法有很多，能够利用 PowerBI 或者编程工具对其进行建模，然而作为小白，什么都不懂操作的小伙伴可能会劝退。明天教给大家一个全网最简略的制作方法，只须要通过 EXCEL 就能疾速实现 RFM 剖析。
一、前言：
在制作之前，咱们先来简略理解一下 RFM。RFM 模型是一种测量顾客的价值和顾客发明利润的工具和办法，R 指最新生产 (Recency)，F 指生产频率 (Frequency)，M 指消费额 (Monetary)。RFM 最底层的思路便是对客户进行分类。
对客户进行分类后，企业便能够对每一类的客户群体采取不同的跟进办法，例如距离近、频率多、金额高的客户，就能够被划分为重要价值用户，咱们就能够安顿专人去进行，给客户一个 VIP 的服务体验，让客户持续保持高生产激情。针对不同客户，顺次采取不一样等级跟进办法。通过 RFM 模型，咱们能够疾速对客户进行分类，并领导管理层作出最优的用户经营策略。
二、RFM 模型剖析步骤：
要制作 RFM 模型，首先要筹备一个数据源，咱们上面以电商行业的数据源为参考案例，数据源需蕴含订单编号、订单日期、客户名称、订单数量、订单金额等字段：
在开始制作之前，咱们先在数据源中插入一个辅助列，计算出每个订日期到明天的工夫距离，这个能够用 Today() 函数减去订单日期这一列得出：
第一个要计算的是 R，也就是近度，意思是计算客户间隔明天购买最近的天数，咱们曾经把客户每个订单所要的工夫距离算进去了。然而每个客户可能会存在多个订单，而且每个订单的购买工夫可能不在同一天，如果要提取每个客户间隔最短的那个天数，写公式是非常复杂的。但不必怕，只有你把 EXCEL 降级到 2019 的版本，就能够利用 MINIF 这个函数去进行条件提取最小值了，通过这个函数，依据客户名称提取距离最短的天数：
第二个要计算的是 F，也就是生产频率，这个能够依据客户的订单数量去得出客户购买的次数。从数据源能够看出，订单号不能计算次数，只有客户名有反复值的，这里咱们能够利用 countif 去对客户名称这一列进行计算，这样便能够的得出每个每个客户的购买次数：
第三个是要计算的是 M，也就是生产金额，这个用客户的总生产金额除以客户的订单数量便能够算出，先用 sumif 把订单金额这一列的金额求出，而后再利用 countif 求出客户的订单数量，这个和下面 F 的计算逻辑是一样的，最初两个数相除，便能够得出 M 的数据：
R、F、M 的数据计算好了之后，接下来便能够对其进行断定了，咱们须要断定什么状况下客户的生产金额才算是高，什么状况下生产金额才算是低，这个必须要有一个规范。这里咱们就用最惯例的断定办法，先计算 R、F、M 三个字段的平均值，而后再利用 IF 函数对其进行断定，如果在平均值以上的，那就是高，如果平均值以下的那就是低，这样便能够得出每个客户的近度、频度和生产金额状况：
在筹备一份 RFM 模型的辅助表时，咱们用用“&”连贯下列三个字段，用“&”连贯，这些字段的近度、频率、销售额度。这使得应用 vlookup 能够在辅助表中，将 customerType 与 publookup 与 public 数据源相匹配：
RFM 模型辅助表：
把客户类型匹配之后，RFM 模型就实现了，咱们能够间接在表格内对客户类型这个字段进行筛选，也能够利用透视表对其进行透视筛选。通过 RFM 模型，咱们能够疾速从数据中得出哪些客户是重要挽留客户，哪些客户是重要倒退客户，这为咱们日常的业务决策提供了十分无力的帮忙：
三、RFM 模型后续倡议
尽管 RFM 模型完满地在 EXCEL 里做进去了，但毕竟都是靠写好的公式，数据量小倒是问题不大，但如果数据量一大的话，在 EXCEL 里做就会十分卡，很影响剖析的效率。小编倡议把做好的 RFM 模型上传到智剖析下来进行剖析，这样子能够大大提高剖析的效率。有了 EXCEL 上传入口的智能剖析，能够间接将 excel 文件上传到零碎中：
点击首页里的剖析展示，点击关上即席查问。席查问的作用就是对数据进行定位查问，与 EXCEL 不同的是，即席查问提供了十分多的人性化性能，对于解决大容量数据十分给力。进入即席查问的界面后，在左上角勾选刚刚上传好的 EXCEL 相干的数据字段，数据明细便会刷新进去：
对数据须要进行筛选的话，间接能够吧右边字段用鼠标拖拽到顶部，这样就能够对某些数据进行筛选和过滤了，例如这里我把客户类型这个字段拖拽过来，并筛选出哪些可数是重要价值用户：
查问进去的明细不仅能够下载到本地里用 EXCEL 关上，还能够以链接或者二维码的模式分享给其他人，通过网页便可查问，十分不便和兽性的操作：
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