问他咋做数据分析，张口就来RFM，结果还用错！

上一篇讲了【用户画像高大上，但90%的人都做失败了！】以后，很多同学表示想看RFM，今天它来了。RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上流传的各种乱用、错用也非常多。今天我们系统讲一下

一、RFM基本原理

RFM是三个单词的缩写：

最近一次消费时间 (Recency)，取数的时候一般取最近一次消费记录到当前时间的间隔，比如7天、30天、90天未到店消费。直观上，一个用户太久不到店消费，肯定是有问题，得做点什么事情。很多公司的用户唤醒机制都是基于这个制定的。

一定时间内消费频率 (Frequency)，取数时，一般是取一个时间段内用户消费频率。比如一年内有多少个月消费，一个月内有多少天到店等等。直观上，用户消费频率越高越忠诚。很多公司的用户激励机制都是基于这个制定的，买了一次还想让人家买第二次。

一定时间内累计消费金额(Monetary) ，取数时，一般是取一个时间段内用户消费金额。比如一年内有多少消费金额。直观上，用户买的越多价值就越大。很多公司的VIP机制是基于这个指定的，满10000银卡，满20000金卡一类。

所以，即使单独看这三个维度，都是很有意义的。当然，也有把三个维度交叉起来看的（如下图）。