对RFM模型的理解

客户价值可以衡量客户对企业的相对重要性，是企业进行差异化决策的重要标准。 由此，通过客户价值分类可以为企业进行差异化营销策略奠定基础。
RFM模型对客户价值分类时非常简单的一种模型
以下从几大模块说一下个人对RFM模型的理解。

1.RFM模型是什么

按照客户的消费情况，
先把客户分为流失客户，不活跃客户，回流客户，活跃客户，新客户五类
RFM三个维度都是对这五类客户的划分，根据相互独立又不重不漏的原则,
来计算三个指标的值。同时也能在计算过程中发现这个模型的不足之处。

R：最近一次交易时间距今天的天数
该指标可以衡量【用户记忆强度、回购周期】
该指标越小越好。
天数越小，越可能是活跃客户或者新客户
天数越大，越可能是流失用户或者不活跃用户

F：一段时间内消费次数
该指标衡量【用户忠诚度】，越大越好
如果直接使用近一年时间内的消费次数，其实没有办法衡量
R>365的客户忠诚度
所以我们常用上次消费前一年内的消费次数替代。

M：一段时间内的消费金额
该指标衡量【用户消费能力】
这里的时间段可以和F的时间段一致
eg：1次消费100元和100次消费1元的消费总金额相同，
但是消费水平，消费能力还是有差距的。
所以这个指标常用上次消费前一年内的平均消费金额替代。
（总消费金额/消费次数）

F,M也可以用总消费次数和总消费金额来替代，反映用户整体消费水平
如果对于一家处于衰落期的企业来说，总数不能很好的反映当前的状况。
如果耐用品，一年买不了一次的，可以用总数（eg：车）
具体