SPSSAU中的RFM模型分析流程及核心指标逻辑详解

原创于 2025-12-08 10:59:40 发布 · 744 阅读

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#大数据 #人工智能 #数据库

一、RFM模型简介

RFM模型是一种用于客户价值细分的经典模型，通过最近一次消费时间（Recency, R）、**消费频率（Frequency, F）和消费金额（Monetary, M）三个指标对用户进行评估。其中：

R代表当前时间与用户最近一次消费时间的间隔（数值越大表明距离最近消费时间越久，价值越低；反之数值越小、近期消费越频繁，价值越高）；
F是用户在研究时间段内的消费次数，次数越多表明消费活跃度越高；
M是用户在同一周期内的消费总金额，金额越大意味着用户贡献越高。通过这三个维度，RFM模型可以全面刻画用户的价值表现和行为习惯，为后续的用户分类和精准营销提供数据基础。

在SPSSAU中，RFM模型的计算分为两步：

第一步，将原始的R、F、M数据转换为1~5分的评分形式（分值越高代表用户价值越高）；

第二步，将1~5分数据按照均值切分为高价值（1）和低价值（0）两类。

最终，三个指标各自被分为高低两类后，将组合成2×2×2=8种用户类型。SPSSAU会对这8类用户分别计算数量和占比，并根据不同类型给出相应的运营建议。

二、RFM分析流程概览

RFM分析的整体流程可概括如下：

首先准备原始数据，其中每条记录包括一个用户的R、F、M值；
然后进行数据处理与打分，例如计算时间差获得R值、统计购买次数和金额等；
接着利用SPSSAU自动完成分位数划分与打分（将数据映射为1~5分）；
然后根据分值均值进行二元分类（每个指标高于均值为“高价值”，低于均值为“低价值”）；
最后基于三个指标的高低组合进行用户分群，形成8类用户并输出结果报告，进而制定个性化运营策略。

下图用流程图展示了这一过程：

三、RFM指标含义与作用

RFM分析的核心在于三个指标及其衍生的分值。下面用流程示意图进一步说明指标计算与评分机制：

SPSSAU默认使用20%、40%、60%、80%分位点将原始R、F、M分为5组打分，并对R指标做了反向处理

在上图中，我们看到SPSSAU按照分位数划分对原始数据进行1~5分赋值。例如，如果一个用户的F值处于前20%的分位段，则得到1分，而处于后20%的则得到5分。同理M也是数值越大分值越高。但对R值而言，原始数值越小代表近期消费越近，越有价值。

因此SPSSAU在打分时做了逆向调整：原始R值大的用户反而被赋予较低分，最终1~5分级别中大的分值依然代表更高价值。总之，经过打分后，三个指标的1~5分中，分值越高表明该用户在对应维度上的价值越大。

四、SPSSAU RFM输出结果解读

SPSSAU在RFM分析后会输出多个表格，帮助理解打分和分类的效果。下面逐一对每张常见表格进行解读，重点说明其理论意义和实际用途，而不涉及具体数据值。

RFM分值分布

该表展示了R、F、M三个指标在1~5分的分布比例或频数。例如，在SPSSAU案例输出中每个分值占比大致均为20%左右。这主要是因为SPSSAU默认使用分位数划分，保证各分值段样本量相对均衡。该表可以帮助我们检查打分的合理性：若某一分值段比例异常偏高或偏低，可能需要检查原始数据的分布或调整划分策略。此外，表中还给出了每个指标的平均分（如R=2.94、F=3.03等），这些平均值将在下一步的高低价值分类中作为阈值使用。

RFM三项分位数表

此表列出了原始R、F、M数据的20%、40%、60%、80%分位数值。从理论上讲，这些分位数用于将原始数值映射为1~5分。具体来说，对于R指标，小于20%分位数时记5分，大于80%时记1分；而对F和M，则是小于20%分位数记1分，大于80%记5分。因此，分位数表告诉我们各分界点的具体数值范围，是打分的“刻度尺”。在实践中，这有助于理解用户在不同层次的划分，例如了解一个用户的R值落在第几分位，从而判断其价值档次。一般而言，这张表不用去背数字，只需知晓其作用：按此表逐区间将数据分为5个等级。

RFM类别分布

在生成1~5分后，SPSSAU会根据每项指标的平均值将样本分为高价值（1）和低价值（0）两组spssau.com。该表显示了R、F、M每个价值类别（0/1）的用户比例。例如R指标可能显示高价值组60%、低价值组40%spssau.com，表明更多用户具有较新的消费（低间隔）。通过该表，可以直观了解各指标的高低价值分布情况。例如，如果某指标高价值比例很低，说明多数用户在该维度上表现一般；反之高比例则说明该维度上客户集中在高端。需要注意的是，这里0/1类别的分组阈值是由前一张表的平均分确定的spssau.com，因此该表实际上是对分值分布的再加工呈现。

RFM用户类型分布

这是最直观的结果表，列出了8类（2×2×2）的用户组合及其数量和占比。通常SPSSAU会按照R、F、M分别为高低的组合生成类型编号。例如“1重要价值用户”对应(高R,高F,高M)，“8一般挽留用户”对应(低R,低F,低M)。该表帮助我们看到各类型用户在总体中的分布情况，以便识别重点细分。

例如，第1～4类用户属重要用户群体，第5～8类为一般用户群体。运营上，通常会对第一类（最优质用户）和第二类、第三类、第四类（不同维度上的重要用户）优先关注；而对一般用户则采取常规维护策略。

用户特征与策略

SPSSAU还会给出一个说明表格（RFM基本原理说明），列出每类用户的典型特征及推荐行动。例如，“重要价值用户”（高R高F高M，即R最近、购买频繁、消费高）被定义为最优质用户，建议提升满意度，增加留存；而“重要保持用户”（高R低F高M）虽消费金额高但频次低，可通过促销提高购买频率；“一般挽留用户”（低R低F低M，即流失用户）则需要重点挽回。SPSSAU的这些解释基于RFM模型常识，总结了各类型的营销策略方向。在使用时，可以结合企业自身情况灵活应用。总的来说，这张表格回答了“每类用户长什么样，应该怎么做”的问题，为后续精准营销提供指导。